腐蚀进行计数的全局变量。计算 矩阵每次进行腐蚀后，对从1变为〇的像素点在生成的距离变换矩阵中对应地使用计数全 局变量当前值进行标记。
[0024] S6扫描全图即为对全图像素点进行求和，如果结果不为0,则继续循环操作，如果 为0即终止操作，得到最终的距离图像。本发明使用Matlab中的q = SUm(SUm(Bw))获得 计算矩阵中个像素点的累加和。
[0025] S7对得到的距离图像采用分水岭方法，根据连通区域内的像素灰度值从大到小浸 没孢子，得到分割线，再进行孢子分割。最终实现对粘连孢子的分割，使粘连的边缘部分断 开。本发明对粘连边缘不长并且没有重叠部分的粘连孢子效果良好。
[0026] 本发明的优点：
[0027] (1)普通的方法求取种子点的精确度不高，分割效果不够理想。本方法求种子点过 程判定更加精确，得到的距离图像像素点之间灰度梯度跳跃较稳定，细胞分割也更为精确。
[0028] (2)本发明设计的距离变换方法效果好、实现简便。
【附图说明】
[0029] 图1为二值图像连通区域矩阵。
[0030] 图2为腐蚀操作后的二值矩阵。
[0031] 图3为白粉病菌孢子图像原图（图中箭头所指为白粉病菌孢子）。
[0032] 图4为白粉病菌孢子图像原图分割效果图。
【具体实施方式】
[0033] 针对三种不同二值图像连通区域，对每次腐蚀后消失的最外层像素点集进行标 记，并且根据不同情况来确定种子点。
[0034] 本发明设计的基于形态学的距离变换方法最终的分割效果较好的解决了目标之 间粘连的问题。
【主权项】
1.白粉病菌孢子图像的自动分割方法，本方法采用了形态学腐蚀运算结合对每个像素 点进行计数来完成；本方法运用MATLAB编写并实现，设计了基于形态学运算的距离变换方 法；对距离变换这一图像分割预处理步骤进行改善，提高最终对粘连白粉病菌孢子的分割 效果； 为了获得距离图像，首先扫描全图，用填充或者是标记计算的方式记录每一个待分割 目标区域也就是分割前的孢子，然后对每一个目标区域使用3X3结构元素进行形态学腐 蚀的处理，腐蚀后再次扫描标记区域，只扫描标记区域，而不是全图，标记区域被腐蚀后经 扫描可能会出现以下三种情况： (1) 该区域仍是一个连通区域； (2) 该区域被分为多个连通区域； (3) 该区域消失； 对于（1)，将会继续进行腐蚀，直到出现了（2)或者（3)的情况为止； 对于（2)，将标记区域采用数据结构中的链表进行保存，将新出现的N个标记区域分别 插入至数据结构中的链表当前结点之后，再销毁当前结点； 对于（3)，该区域的像素即作为种子点，记录下种子点之后继续处理下一个标记区域； 这样操作完所有标记区域后，分水岭算法的种子点便全部寻找完毕，而将孢子图变成 距离变换图的过程也在上面过程中完成，即只需要记录下每次被腐蚀掉的像素点，并赋予 这些像素点一个值，该值即为当前连通区域被腐蚀的次数； 其特征在于：该方法的实现过程如下， Sl针对已有分水岭分割方法的预处理步骤，即距离变换环节，为了比常规距离变换方 法获得更良好的灰度斜坡，准确的获得种子点和距离图像，本方法结合形态学基本运算，设 计出对粘连孢子二值图像进行处理的方法；定义计算矩阵、生成距离变换矩阵与随着每次 腐蚀进行计数的全局变量；使用形态学腐蚀运算，对二值图像进行腐蚀操作，扫描全图，对 消失的像素点进行标记；循环上述操作，对第N次消失的像素点标记为N，直至所有的连通 区域被腐蚀至消失；当处理完所有标记区域，也获得了所有的种子点；对得到的距离图像 调用分水岭算法，根据连通区域内的像素灰度值从大到小浸没孢子，得到分割线，再进行孢 子分割，在粘连的边缘部分断开，提高最终对粘连孢子图像进行分水岭分割的效果； S2本方法使用gray_image = rgb2gray(rgb_image)指令将输入的彩色图像转换为灰 度图像，继而使用level = graythresh(gray_image)指令按照自适应选择合适的阈值变为 二值图像后再使用l-im2bw(filter_image, level)的方法进行求反，最终得到所需二值图 像；其中greythresh(gray_image)指令使用最大类间方差法自动寻找灰度图像的合适阈 值，找到图像的一个合适的阈值；针对每张图像都会得到不同的阈值；最大类间方差法是 按照图像的灰度特性，将图像分为背景和目标两部分；背景和目标之间的类间方差越大，说 明构成图像的两部分的差别越小，当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致 两部分差别变小；最后为了后续操作，使用UintS指令变换图像类型； S3使用形态学腐蚀运算，对二值图像进行腐蚀操作，扫描全图，对消失的像素点进行标 记；本方法使用Matlab中imerode指令对图像进行腐蚀操作，使用3X3单位矩阵作为结构 CN 105160675 A 个乂 十1J 安小巾 2/2页 元素矩阵，即；中间的1为结构元素中心；使用3X3单位矩阵作为结构元素矩阵 腐蚀操作即为用结构元素扫描图像的每一个像素，用结构元素与其覆盖的二值图像做与操 作：如果都为1，结果图像的该像素点值为1，否则为〇 ; S4循环上述操作，对第N次消失的像素点标记为N，直至二值图像中所有的连通区域被 腐蚀至消失； 当处理完所有标记区域，也获得了所有的种子点； 二值图像变换为从各连通区域边缘至种子点过程中数值逐渐增大的灰度图像，背景的 灰度值为〇 ;灰度图像梯度变化稳定，种子点精确地定位在各连通区域内部；形态学使用的 腐蚀运算如下： 集合A被集合B腐蚀写为A Θ B，被定义为S5定义计算矩阵、生成距离变换矩阵与随着每次腐蚀进行计数的全局变量；计算矩阵 每次进行腐蚀后，对从1变为0的像素点在生成的距离变换矩阵中对应地使用计数全局变 量当前值进行标记； S6扫描全图即为对全图像素点进行求和，如果结果不为0,则继续循环操作，如果为0 即终止操作，得到最终的距离图像；本方法使用Matlab中的q = SUm(SUm(Bw))获得计算矩 阵中个像素点的累加和； S7对得到的距离图像采用分水岭方法，根据连通区域内的像素灰度值从大到小浸没 孢子，得到分割线，再进行孢子分割；最终实现对粘连孢子的分割，使粘连的边缘部分断开； 本方法对粘连边缘不长并且没有重叠部分的粘连孢子效果良好。
【专利摘要】白粉病菌孢子图像的自动分割方法，本方法结合形态学基本运算，设计出对粘连孢子二值图像进行处理。定义计算矩阵、生成距离变换矩阵与随着每次腐蚀进行计数的全局变量。使用形态学腐蚀运算，对二值图像进行腐蚀操作，扫描全图，对消失的像素点进行标记。循环直至所有的连通区域被腐蚀至消失。当处理完所有标记区域，也获得了所有的种子点。对得到的距离图像调用分水岭算法，根据连通区域内的像素灰度值从大到小浸没孢子，得到分割线，再进行孢子分割，在粘连的边缘部分断开，提高最终对粘连孢子图像进行分水岭分割的效果。本方法求种子点过程判定更加精确，得到的距离图像像素点之间灰度梯度跳跃较稳定，细胞分割也更为精确。
【IPC分类】G06T7/00
【公开号】CN105160675
【申请号】CN201510544493
【发明人】王波涛, 褚洪浩
【申请人】北京工业大学
【公开日】2015年12月16日
【申请日】2015年8月31日