用于分割图像的边缘处理方法和装置、分析仪器与流程

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种用于分割图像的边缘处理方法和装置、分析仪器。

背景技术：

目前，图像处理技术在医疗领域得到广泛应用，一些医疗设备需要通过图像处理技术实现其功能，比如，可以基于图像处理技术对样本拍摄图像进行分割，每个分割后的图像对应一种有形成分，然后从分割图像分离出有形成分对应区域的轮廓，通过有形成分对应区域的轮廓平滑处理，有助于识别出其对应有形成分的类别，辅助医生进行疾病诊断。以尿沉渣样本为例，其样本拍摄图像中的有形成分包括：红细胞、白细胞、结晶、精子、透明管型和病理管型等。目前，有形成分对应区域的轮廓具有较多突起和凹陷，导致有形成分识别的准确度较低。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种用于分割图像的边缘处理方法和装置、分析仪器，能够从待识别样本的分割图像中分离出边缘平滑的有形成分区域，有利于提高有形成分识别的准确度。

第一方面，本发明实施例提供一种用于分割图像的边缘处理方法，该方法包括：

获取待识别样本的分割图像中目标有形成分对应区域的轮廓；

对轮廓进行边缘连接处理，得到边缘连接处理后的轮廓；

对边缘连接处理后的轮廓进行平滑处理，得到平滑处理后的轮廓；

根据平滑处理后的轮廓，确定目标有形成分的区域。

在第一方面的一种可能的实施方式中，对边缘连接处理后的轮廓进行平滑处理，得到平滑处理后的轮廓，包括：获取边缘连接处理后的轮廓的原始二维坐标序列；分别对原始二维坐标序列中的x轴方向坐标值序列和y轴方向坐标值序列进行平滑处理，得到平滑处理后的x轴方向坐标值序列和平滑处理后的y轴方向坐标值序列；将平滑处理后的x轴方向坐标值序列和平滑处理后的y轴方向坐标值序列合并，形成新的二维坐标序列；根据新的二维坐标序列，确定平滑处理后的轮廓。

在第一方面的一种可能的实施方式中，分别对原始二维坐标序列中的x轴方向坐标值序列和y轴方向坐标值序列进行平滑处理，包括：基于高斯函数，分别计算长度为n的模板中各个位置的值，得到n个值，n为大于或者等于2的奇数；对n个值进行归一化处理，得到长度为n的模板中各个位置的权重；基于长度为n的模板中各个位置的权重，对原始二维坐标序列中x轴方向坐标值序列进行平滑处理，以及对原始二维坐标序列中y轴方向坐标值序列进行平滑处理。

在第一方面的一种可能的实施方式中，基于长度为n的模板中各个位置，对原始二维坐标序列中x轴方向坐标值序列进行平滑处理，包括：获取原始二维坐标序列中x轴方向坐标值序列的前m个坐标值和后m个坐标值；将前m个坐标值插入x轴方向坐标值序列的尾端，以及将后m个坐标值插入x轴方向坐标值序列的首端，形成扩充后的x轴方向坐标值序列；基于长度为n的模板中各个位置的权重，对扩充后的x轴方向坐标值序列进行平滑处理。

在第一方面的一种可能的实施方式中，基于长度为n的模板中各个位置的权重，对原始二维坐标序列中y轴方向坐标值序列进行平滑处理，包括：获取原始二维坐标序列中y轴方向坐标值序列的前m个坐标值和后m个坐标值；将前m个坐标值插入y轴方向坐标值序列的尾端，以及将后m个坐标值插入y轴方向坐标值序列的首端，形成扩充后的y轴方向坐标值序列；基于长度为n的模板中各个位置的权重，对扩充后的y轴方向坐标值序列进行平滑处理。

在第一方面的一种可能的实施方式中，根据平滑处理后的轮廓，确定目标有形成分的类别，包括：将平滑处理后的轮廓所围成的区域，确定为目标有形成分的类别；或者，对平滑处理后的轮廓所围成的区域进行孔洞填充处理，得到孔洞填充处理后的区域；将孔洞填充处理后的区域，确定目标有形成分的区域。

在第一方面的一种可能的实施方式中，对平滑处理后的轮廓所围成的区域进行孔洞填充处理，得到孔洞填充处理后的区域，具体包括：对平滑处理后的轮廓对应的整个分割图像中所有像素点的值进行取反；对整个分割图像的最外围四条边上每一个值为1的像素点，每次以其中一个值为1的像素点开始，寻找整个分割图像中满足预设连通关系的所有像素点，每个像素点最多进行一次预设连通关系判断；将整个分割图像中满足预设连通关系的所有像素点赋值为1，剩余像素点赋值为0；对整个分割图像中的所有像素点的值再次取反；将整个分割图像中的所有取值为1的点组成的区域，作为孔洞填充处理后的区域。

第二方面，本发明实施例提供一种用于分割图像的边缘处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待识别样本的分割图像中目标有形成分对应区域的轮廓；

边缘连接模块，用于对轮廓进行边缘连接处理，得到边缘连接处理后的轮廓；

平滑模块，用于对边缘连接处理后的轮廓进行平滑处理，得到平滑处理后的轮廓；

确定模块，用于根据平滑处理后的轮廓，确定目标有形成分的区域。

第三方面，本发明实施例提供一种分析仪器，包括如上文所述的用于分割图像的边缘处理装置。

第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，程序被处理器执行时实现如上文所述的用于分割图像的边缘处理方法。

本发明实施例提供的用于分割图像的边缘处理方法中，在获取待识别样本的分割图像中目标有形成分对应区域的轮廓之后，不是直接根据目标有形成分对应区域的轮廓所围成的图像来识别目标有形成分的类别，而是依次对目标有形成分对应区域的轮廓进行了边缘连接处理和平滑处理，以使目标有形成分对应区域的轮廓与从形态上更接近实际样本中有形成分，因而，本申请实施例提供的方法能够从待识别样本的分割图像中分离出边缘平滑的有形成分区域，提高有形成分识别的准确度。

附图说明

图1为本发明实施例提供的用于分割图像的边缘处理方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的边缘连接处理的模板示意图；

图3为本发明实施例提供的未经边缘连接处理的轮廓示意图；

图4为与图3对应的经边缘连接处理的轮廓示意图；

图5为本发明实施例提供的插值扩充示意图；

图6为本发明实施例提供的未经高斯平滑处理的轮廓示意图；

图7为与图6对应的经高斯平滑处理的轮廓示意图；

图8为本发明实施例提供的孔洞填充处理方法的流程示意图；

图9为本发明实施例提供的用于分割图像的边缘处理装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例。在下面的详细描述中，提出了许多具体细节，以便提供对本发明的全面理解。

本发明实施例可以应用于样本分析仪器，比如，血液分析仪、流式细胞仪和尿沉渣分析仪等。采用本发明实施例中的用于分割图像的边缘处理方法能够从待识别样本的分割图像中分离出边缘平滑的有形成分区域，有利于提高有形成分识别的准确度。

图1为本发明实施例提供的用于分割图像的边缘处理方法的流程示意图。如图1所示，该用于分割图像的边缘处理方法包括以下步骤。

步骤101，获取待识别样本的分割图像中目标有形成分对应区域的轮廓。

其中，待识别样本的分割图像可以根据图像分割技术得到。以尿沉渣样本为例，其样本拍摄图像中的有形成分包括：红细胞、白细胞、结晶、精子、透明管型和病理管型等，每个分割后的图像对应一种有形成分。常用的图像分割技术主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。

需要说明，本发明实施例中的分割图像指的是二值分割图像，分割图像中像素点的值仅包括0和1，其中，0表示黑色，1表示白色。

示例性地，可以采用边界跟踪方法获取待识别样本的分割图像中目标有形成分对应区域的轮廓。具体地，可以先获取到第一个轮廓边缘点，这个点可以是分割图像的左上角方位最先出现的值为1的像素点，然后基于这个像素点的八邻域信息，以预定方向顺序进行寻找所有的边界点，这些边界点组成的集合即为目标有形成分对应区域的轮廓。

步骤102，对轮廓进行边缘连接处理，得到边缘连接处理后的轮廓。

图2中示出了用于边缘连接处理的8个模板，具体地，可以利用图2中的8个模板遍历有形成分区域的轮廓，对于轮廓部分的任意一个像素点，设该像素点所在的位置为“×”，若该像素点与其所在3×3区域的像素值满足图2中的任意一个模板形态时，则将该像素点的值设置1，所有值为1的像素点组成的轮廓即为边缘连接处理后的轮廓。

图3为本发明实施例提供的未经边缘连接处理的轮廓示意图。可以看出，未经边缘连接处理的轮廓301的边缘比较粗糙，存在断裂和凹陷。

图4为与图3对应的经边缘连接处理的轮廓示意图，可以看出，经边缘连接处理的轮廓401的边缘较平滑，并且断裂和凹陷的部分轮廓也被连接在一起。

步骤103，对边缘连接处理后的轮廓进行平滑处理，得到平滑处理后的轮廓。

常用的具有平滑功能的函数的处理对象主要是一维数据，而本发明实施例中的边缘连接处理后的轮廓属于二维数据。为了实现对边缘连接处理后的轮廓的平滑处理，可以将x轴方向坐标值序列和y轴方向坐标值序列作为两组一维数据分别进行平滑处理。

具体地，可以先获取边缘连接处理后的轮廓的原始二维坐标序列；然后分别对原始二维坐标序列中的x轴方向坐标值序列和y轴方向坐标值序列进行平滑处理，得到平滑处理后的x轴方向坐标值序列和平滑处理后的y轴方向坐标值序列，接着将平滑处理后的x轴方向坐标值序列和平滑处理后的y轴方向坐标值序列合并，就能够形成新的二维坐标序列，根据新的二维坐标序列，就能够确定平滑处理后的轮廓。

需要说明，本发明实施例不限定具有平滑功能的函数类型。示例性地，可以基于高斯函数分别对原始二维坐标序列中的x轴方向坐标值序列和y轴方向坐标值序列进行平滑处理，高斯函数公式如下：

其中，σ为标准差，μ为均值。示例性地，μ＝0，σ＝32。

具体地，在基于高斯函数分别对原始二维坐标序列中的x轴方向坐标值序列和y轴方向坐标值序列进行平滑处理时，可以包括以下步骤：

(1)基于高斯函数，分别计算长度为n的模板中各个位置的权重，得到n个值。其中，n可以为大于或者等于2的奇数，以n＝7为例，高斯模板大小为7的各个位置的值分别为：

f(-3)，f(-2)，f(-1)，f(0)，f(1)，f(2)，f(3)。

(2)对n个值进行归一化处理，得到长度为n的模板中各个位置的权重。其中，第x个位置的权重h(x)的表达式如下：

(3)基于长度为n的模板中各个位置的权重，对原始二维坐标序列中x轴方向坐标值序列进行平滑处理，以及对原始二维坐标序列中y轴方向坐标值序列进行平滑处理。

为便于理解，假设初始x轴方向坐标值序列表示为x，x中的第i个元素的值表示为x[i]，则平滑处理后的x轴方向坐标值序列x`的第i个元素的值x`[i]的表达式可以为：

x`[i]＝x[i-3]×h(-3)+x[i-2]×h(-2)+x[i-1]×h(-1)

+x[i]×h(0)+x[i+1]×h(1)+x[i+2]×h(2)+x[i+3]×h(3)

在一些实施例中，为了保证平滑处理过程中，坐标值序列的首端或者尾端的坐标值也能够用长度为n的模板进行正常平滑处理，得到位置相同且具有与原始坐标值序列长度相等的平滑后的坐标值序列，可以分别对原始二维坐标序列中x轴方向坐标值序列和y轴方向坐标值序列的首尾两端进行插值扩充。

具体地，在对原始二维坐标序列中x轴方向坐标值序列进行平滑处理时，可以先获取原始二维坐标序列中x轴方向坐标值序列的前m个坐标值和后m个坐标值；然后将前m个坐标值插入x轴方向坐标值序列的尾端，以及将后m个坐标值插入x轴方向坐标值序列的首端，形成扩充后的x轴方向坐标值序列；最后基于长度为n的模板中各个位置，对扩充后的x轴方向坐标值序列进行平滑处理。

在对原始二维坐标序列中y轴方向坐标值序列进行平滑处理时，可以先获取原始二维坐标序列中y轴方向坐标值序列的前m个坐标值和后m个坐标值；然后将前m个坐标值插入y轴方向坐标值序列的尾端，以及将后m个坐标值插入y轴方向坐标值序列的首端，形成扩充后的y轴方向坐标值序列，最后基于长度为n的模板中各个位置，对扩充后的y轴方向坐标值序列进行平滑处理。

其中，m的值取决于模板长度，若模板长度的大小为7，则m的值为3，若模板长度为9，则m的值为4。

为便于理解，参看图5，第一行表示原始坐标值序列，第二行表示插值扩充后的坐标值序列，图中的不同形状代表不同的坐标值，在对首端进行扩充时，可以从尾端复制后面3个坐标值添加到首端，在对尾端进行扩充时，可以从首端复制前面3个坐标值添加到首端，这样，处理后得到的坐标值序列能形成一个封闭的轮廓，更接近实际样本中有形成分的形态。

图6为本发明实施例提供的未经高斯平滑处理的轮廓示意图，从图6可以看出，未经高斯平滑处理的轮廓601的边缘比较粗糙，存在多个边缘伸出端。

图7为与图6对应的经高斯平滑处理的轮廓示意图，从图7可以看出，经高斯平滑处理的轮廓701的边缘较平滑，且形成了一个较封闭的轮廓，没有伸出端，显然，与图6相比，图7中的轮廓701更接近实际样本中有形成分的形态。

步骤104，根据平滑处理后的轮廓，确定目标有形成分的区域。

在一些实施例中，可以将平滑处理后的轮廓所围成的区域看作是从待识别样本的分割图像中分离出的目标有形成分区域。

在一些实施例中，也可以对平滑处理后的轮廓所围成的区域进行孔洞填充处理，得到孔洞填充处理后的区域，将孔洞填充处理后的区域看作是从待识别样本的分割图像中分离出的目标有形成分区域。由于孔洞填充处理能够填充平滑处理后的轮廓所围成的区域中残存的孔洞，使得分离出的目标有形成分区域的边缘更加平滑，从而能够进一步提高有形成分识别的准确度。

如上，本发明实施例提供的用于分割图像的边缘处理方法中，在获取待识别样本的分割图像中目标有形成分对应区域的轮廓之后，不是直接根据目标有形成分对应区域的轮廓所围成的图像来识别目标有形成分的类别，而是依次对目标有形成分对应区域的轮廓进行了边缘连接处理和平滑处理，以使目标有形成分对应区域的轮廓与从形态上更接近实际样本中有形成分，因而，本申请实施例提供的方法能够从待识别样本的分割图像中分离出边缘平滑的有形成分区域，提高有形成分识别的准确度。

图8为本发明实施例提供的孔洞填充处理方法的流程示意图，如图8所示，该孔洞填充处理方法包括以下步骤。

步骤801，对平滑处理后的轮廓对应的整个分割图像中所有像素点的值进行取反。

步骤802，对整个分割图像的最外围四条边上每一个值为1的像素点，每次以其中一个值为1的像素点开始，寻找所述整个分割图像中满足预设连通关系的所有像素点，每个像素点最多进行一次预设连通关系判断。

具体地，可以从整个分割图像中最外围四条边上其中一个值为1的像素点开始，按以下方式寻找到该像素点所有满足预设连通关系的像素点：示例性地，预设连通关系可以为四邻域连通关系或者八邻域连通关系，此处不做限定。

s1、寻找与该像素点满足预设连通关系的像素点并记录，特别地，该像素点也保存在记录中；

s2、对所记录的尚未处理过的每一像素点，寻找与该像素点满足所述预设连通关系的像素点并对满足所述预设连通关系的像素点记录；

s3、重复步骤s2，直到记录中所有像素点均被处理过为止。此时，保存在记录中的所有像素点即为记录中第1个像素点的满足预设连通关系的区域；

s4、对整个分割图像的最外围四条边上其他值为1的像素点，按上述同样方式进行处理，最后，合并所有记录中的点，即可寻找到整个分割图像中所有满足所述预设连通关系的像素点。

该步骤中，满足预设连通关系的像素点的寻找是从整个分割图像中最外围四条边上每一个值为1的像素点开始，不需要遍历整个分割图像，用于确定区域中每一个孔洞所在位置，从而能够提高运算速度，且操作更为简便。

步骤803，将整个分割图像中满足预设连通关系的所有像素点赋值为1。剩余像素点赋值为0。

步骤804，对整个分割图像中的所有像素点的值再次取反。

步骤805，将整个分割图像中的所有取值为1的点组成的区域，作为孔洞填充处理后的区域。

该实施例中，一方面由于孔洞填充处理能够填充平滑处理后的轮廓所围成的区域中残存的孔洞，使得分离出的目标有形成分区域更加准确，从而能够进一步提高有形成分识别的准确度，另一方面由于满足预设连通关系的像素点的寻找是从整个分割图像中最外围四条边上每一个值为1的像素点开始，不需要遍历整个分割图像，用于确定区域中每一个孔洞所在位置，从而能够提高运算速度，且操作更为简便。

需要说明，孔洞填充处理的方式有很多，本领域技术人员也可以根据需要选择其他合适的孔洞填充处理的方式。

图9为本发明实施例提供的用于分割图像的边缘处理装置的结构示意图，如图9所示，该用于分割图像的边缘处理装置包括：

获取模块901，用于获取待识别样本的分割图像中目标有形成分对应区域的轮廓。

边缘连接模块902，用于对轮廓进行边缘连接处理，得到边缘连接处理后的轮廓。

平滑模块903，用于对边缘连接处理后的轮廓进行平滑处理，得到平滑处理后的轮廓。

确定模块904，用于根据平滑处理后的轮廓，确定目标有形成分的区域。

本发明实施例提供的用于分割图像的边缘处理方法中，在获取模块901获取待识别样本的分割图像中目标有形成分对应区域的轮廓之后，不是直接根据目标有形成分对应区域的轮廓所围成的图像来识别目标有形成分的类别，而是根据边缘连接模块902和平滑模块903依次对目标有形成分对应区域的轮廓进行了边缘连接处理和平滑处理，以使目标有形成分对应区域的轮廓与从形态上更接近实际样本中有形成分，因而，本申请实施例提供的方法能够从待识别样本的分割图像中分离出边缘平滑的有形成分区域，提高有形成分识别的准确度。

本发明实施例还提供一种分析仪器，该分析仪器包括如上文所述的用于分割图像的边缘处理装置。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，程序被处理器执行时实现如上所述的用于分割图像的边缘处理方法。

需要明确的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。对于装置实施例而言，相关之处可以参见方法实施例的说明部分。本发明实施例并不局限于上文所描述并在图中示出的特定步骤和结构。本领域的技术人员可以在领会本发明实施例的精神之后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。并且，为了简明起见，这里省略对已知方法技术的详细描述。

以上所述的结构框图中所示的功能块可以实现为硬件、软件、固件或者它们的组合。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(asic)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明实施例的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。“机器可读介质”可以包括能够存储或传输信息的任何介质。机器可读介质的例子包括电子电路、半导体存储器设备、rom、闪存、可擦除rom(erom)、软盘、cd-rom、光盘、硬盘、光纤介质、射频(rf)链路，等等。代码段可以经由诸如因特网、内联网等的计算机网络被下载。

本发明实施例可以以其他的具体形式实现，而不脱离其精神和本质特征。例如，特定实施例中所描述的算法可以被修改，而系统体系结构并不脱离本发明实施例的基本精神。因此，当前的实施例在所有方面都被看作是示例性的而非限定性的，本发明实施例的范围由所附权利要求而非上述描述定义，并且，落入权利要求的含义和等同物的范围内的全部改变从而都被包括在本发明实施例的范围之中。