一种基于草酸钙结晶的识别方法及系统与流程

本发明涉及草酸钙结晶自动识别技术领域，特别是涉及一种基于草酸钙结晶的识别方法及系统。

背景技术：

尿沉渣检查是对尿液中的有形成分进行识别分类计数，如红细胞、白细胞、上皮细胞、管型、结晶、粘液丝等，医生根据尿沉渣自动检测设备得到的分类计数结果进行泌尿系统的疾病的辅助诊断，由此如何对草酸钙结晶进行准确自动识别成为本领域亟需解决的技术问题。

在一种更高效的尿沉渣自动识别算法中提出用快速模板匹配算法识别草酸钙结晶。具体方法是根据草酸钙结晶内部包括一个星形，并且星形的灰度较高，星形外边灰度较低这个特征，做二值图像的草酸钙结晶模板，通过对二值化的沉渣图像做模板匹配识别草酸钙结晶。然而，实际拍摄尿沉渣图像时，因为照明不均匀等原因，得到的尿沉渣图像二值化后，结晶区域的二值图像中星形区域不能抽出或是抽出的星形区域形状不是星形的情况下，使用模板匹配法不能准确找到草酸钙结晶；同时，对和其他细胞粘结的结晶，采用模板匹配法也不能准确找到结晶。

在显微细胞图像有形成分自动识别中也提及了使用细胞区域的矩形度、狭长度等形态学特征做草酸钙结晶的自动检出，但是对和其他细胞或是草酸钙结晶粘结的草酸钙结晶也不能准确识别。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种基于草酸钙结晶的识别方法及系统，以提高草酸钙结晶的识别的准确性。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于草酸钙结晶的识别方法，所述识别方法包括：

获取尿沉渣图像；

采用局部自适应阈值二值化方法对所述尿沉渣图像进行二值化分割，获得二值分割图像；

根据所述二值分割图像确定标记图像；

采用霍夫变换确定所述标记图像中各细胞区域边缘轮廓的直线线段的条数；

根据所述边缘轮廓的直线线段的条数识别所述草酸钙结晶。

可选的，所述根据所述二值分割图像确定标记图像，具体包括：

根据草酸钙结晶的面积范围确定阈值范围；

根据所述阈值范围在所述二值分割图像中进行细胞区域标记处理，获得标记图像。

可选的，所述根据所述边缘轮廓的直线线段的条数识别所述草酸钙结晶，具体包括：

判断所述边缘轮廓的直线线段的条数是否大于或等于2；

如果所述边缘轮廓的直线线段的条数小于2，则所述细胞区域对应的结晶不是草酸钙结晶；

如果所述边缘轮廓的直线线段的条数大于或等于2，则判断所述边缘轮廓的直线线段两两之间的夹角是否存在第一角度或第二角度；

如果所述边缘轮廓的直线线段两两之间的夹角存在第一角度或第二角度，则所述细胞区域对应的结晶是草酸钙结晶；

如果所述边缘轮廓的直线线段两两之间的夹角不存在第一角度和第二角度，则所述细胞区域对应的结晶不是草酸钙结晶。

可选的，所述第一角度的范围为-3度到3度；所述第二角度的范围为87度到93度。

可选的，所述霍夫变换中最小直线段长度阈值设定为40个像素。

本发明还提供一种基于草酸钙结晶的识别系统，所述识别系统包括：

获取模块，用于获取尿沉渣图像；

二值化分割模块，用于采用局部自适应阈值二值化方法对所述尿沉渣图像进行二值化分割，获得二值分割图像；

标记图像确定模块，用于根据所述二值分割图像确定标记图像；

直线线段条数确定模块，用于采用霍夫变换确定所述标记图像中各细胞区域边缘轮廓的直线线段的条数；

识别模块，用于根据所述边缘轮廓的直线线段的条数识别所述草酸钙结晶。

可选的，所述标记图像确定模块，具体包括：

阈值范围确定单元，用于根据草酸钙结晶的面积范围确定阈值范围；

图像标记单元，用于根据所述阈值范围在所述二值分割图像中进行细胞区域标记处理，获得标记图像。

可选的，所述识别模块，具体包括：

第一判断单元，用于判断所述边缘轮廓的直线线段的条数是否大于或等于2；如果所述边缘轮廓的直线线段的条数小于2，则所述细胞区域对应的结晶不是草酸钙结晶；如果所述边缘轮廓的直线线段的条数大于或等于2，则执行

第二判断单元；

第二判断单元，用于判断所述边缘轮廓的直线线段两两之间的夹角是否存在第一角度或第二角度；如果所述边缘轮廓的直线线段两两之间的夹角存在第一角度或第二角度，则所述细胞区域对应的结晶是草酸钙结晶；如果所述边缘轮廓的直线线段两两之间的夹角不存在第一角度和第二角度，则所述细胞区域对应的结晶不是草酸钙结晶。

可选的，所述第一角度的范围为-3度到3度；所述第二角度的范围为87度到93度。

可选的，所述霍夫变换中最小直线段长度阈值设定为40个像素。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明提供一种基于草酸钙结晶的识别方法及系统，该方法首先获取尿沉渣图像；其次采用局部自适应阈值二值化方法对尿沉渣图像进行二值化分割，获得二值分割图像；再次根据二值分割图像确定标记图像；然后采用霍夫变换确定标记图像中各细胞区域边缘轮廓的直线线段的条数；最后根据边缘轮廓的直线线段的条数识别草酸钙结晶。本发明考虑到尿沉渣图像拍摄时照明不均匀等因素存在，因此首先采用了局部自适应阈值二值化方法对尿沉渣图像进行二值化分割，然后采用霍夫变换确定各细胞区域边缘轮廓的直线线段的条数，最后根据边缘轮廓的直线线段的条数识别所述草酸钙结晶，准确的分离出细胞区域，进而提高了识别草酸钙结晶的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例基于草酸钙结晶的识别方法流程图；

图2为本发明实施例基于草酸钙结晶的识别系统结构图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种基于草酸钙结晶的识别方法及系统，以提高草酸钙结晶的识别的准确性。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

霍夫变换(houghtransform)是图像处理中的一种特征提取技术，它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由paulhough首次提出，经典霍夫变换用来检测图像中的直线，后来霍夫变换扩展到任意形状物体的识别，多为圆和椭圆。

图1为本发明实施例基于草酸钙结晶的识别方法流程图，如图1所示，本发明提供一种基于草酸钙结晶的识别方法，所述识别方法包括：

步骤s1：获取尿沉渣图像；

步骤s2：采用局部自适应阈值二值化方法对所述尿沉渣图像进行二值化分割，获得二值分割图像；

步骤s3：根据所述二值分割图像确定标记图像；

步骤s4：采用霍夫变换确定所述标记图像中各细胞区域边缘轮廓的直线线段的条数；

步骤s5：根据所述边缘轮廓的直线线段的条数识别所述草酸钙结晶。

下面对各个步骤进行详细论述

步骤s3：根据所述二值分割图像确定标记图像，具体包括：

步骤s31：根据草酸钙结晶的面积范围确定阈值范围；所述阈值范围的低值为2300像素，阈值范围的高值为6000像素；

步骤s32：根据所述阈值范围在所述二值分割图像中进行细胞区域标记处理，获得标记图像。

步骤s4：采用霍夫变换确定所述标记图像中各细胞区域边缘轮廓的直线线段的条数；具体包括：

因为草酸钙结晶的图像呈现四角形特征，所以根据草酸钙结晶四角形这个形态学特征，采用霍夫变换确定所述标记图像中各细胞区域边缘轮廓的直线线段的条数。

由于单个草酸钙结晶形状上可以近似为4条直线构成的四角形，即便和其他细胞或是结晶粘结的草酸钙结晶，至少也会有大于一条的近似直线的边缘。根据这个特征，这里使用以下方法判定一个细胞区域对应的结晶是不是一个草酸钙结晶，具体步骤如下：

步骤s5：根据所述边缘轮廓的直线线段的条数识别所述草酸钙结晶，具体包括：

步骤s51：判断所述边缘轮廓的直线线段的条数是否大于或等于2；

步骤s52：如果所述边缘轮廓的直线线段的条数小于2，则所述细胞区域对应的结晶不是草酸钙结晶；

步骤s53：如果所述边缘轮廓的直线线段的条数大于或等于2，则判断所述边缘轮廓的直线线段两两之间的夹角是否存在第一角度或第二角度；

步骤s54：如果所述边缘轮廓的直线线段两两之间的夹角存在第一角度或第二角度，则所述细胞区域对应的结晶是草酸钙结晶；

步骤s55：如果所述边缘轮廓的直线线段两两之间的夹角不存在第一角度和第二角度，则所述细胞区域对应的结晶不是草酸钙结晶。

作为一种可选的实施方式，本发明所述第一角度的范围为-3度到3度；所述第二角度的范围为87度到93度。

作为一种可选的实施方式，本发明所述霍夫变换中最小直线段长度阈值设定为40个像素。

图2为本发明实施基于例草酸钙结晶的识别系统结构图，如图2所示，本发明还提供一种基于草酸钙结晶的识别系统，所述识别系统包括：

获取模块1，用于获取尿沉渣图像；

二值化分割模块2，用于采用局部自适应阈值二值化方法对所述尿沉渣图像进行二值化分割，获得二值分割图像；

标记图像确定模块3，用于根据所述二值分割图像确定标记图像；

直线线段条数确定模块4，用于采用霍夫变换确定所述标记图像中各细胞区域边缘轮廓的直线线段的条数；

识别模块5，用于根据所述边缘轮廓的直线线段的条数识别所述草酸钙结晶。

作为一种可选的实施方式，本发明所述标记图像确定模块3，具体包括：

阈值范围确定单元，用于根据草酸钙结晶的面积范围确定阈值范围；

图像标记单元，用于根据所述阈值范围在所述二值分割图像中进行细胞区域标记处理，获得标记图像。

作为一种可选的实施方式，本发明所述识别模块5，具体包括：

第一判断单元，用于判断所述边缘轮廓的直线线段的条数是否大于或等于2；如果所述边缘轮廓的直线线段的条数小于2，则所述细胞区域对应的结晶不是草酸钙结晶；如果所述边缘轮廓的直线线段的条数大于或等于2，则执行第二判断单元；

第二判断单元，用于判断所述边缘轮廓的直线线段两两之间的夹角是否存在第一角度或第二角度；如果所述边缘轮廓的直线线段两两之间的夹角存在第一角度或第二角度，则所述细胞区域对应的结晶是草酸钙结晶；如果所述边缘轮廓的直线线段两两之间的夹角不存在第一角度和第二角度，则所述细胞区域对应的结晶不是草酸钙结晶。

作为一种可选的实施方式，本发明所述第一角度的范围为-3度到3度；所述第二角度的范围为87度到93度。

作为一种可选的实施方式，本发明所述霍夫变换中最小直线段长度阈值设定为40个像素。

本发明考虑到尿沉渣图像拍摄时照明不均匀等因素存在，因此采用局部自适应阈值二值化方法对所述尿沉渣图像进行二值化分割，进而能够清晰的分理处细胞区域，克服了传统使用固定的门限值进行二值化不能很好的分离出细胞区域的问题。

本发明首先采用了局部自适应阈值二值化方法对尿沉渣图像进行二值化分割，然后采用霍夫变换确定各细胞区域边缘轮廓的直线线段的条数，最后根据边缘轮廓的直线线段的条数识别所述草酸钙结晶，准确的分离出细胞区域，进而提高了识别草酸钙结晶的准确性和鲁棒性。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。