一种精子的尾部识别方法与流程

本发明涉及精子检测领域，特别涉及一种精子的尾部识别方法。

背景技术：

在上世纪80年代末基于精子质量计算机辅助分析技术(casa)得到了迅速发展。人们发现利用计算机图像分析技术自动测量评估精子的各项数据有诸多优点，它不仅操作简单、分析速度快、计算精度高、可重复性好、为人工授精提供准确参考数据、提高了检验医生的检验水平减少了他们的工作量，而且可以克服传统测定方法中存在的缺点，比如耗时、测量精度差、人为主观性强等。

现有技术中对精液的分析方法大多为：首先通过对精液样本染色，再通过显微镜和摄像系统放大并采集显微镜下动态图像，对图像中的精子进行计数或识别。但是这种方式存在以下问题：

一、精液样本染色后会在一定程度上影响精子的活性，从而影响答对精液质量的分析；

二、由于精液中含有很多的非精子成分(圆细胞、杂质等)，会影响到对精子数量的判断。

针对以上问题，现有的精液分析过程已经省去了对精液样本的染色步骤，通过高倍的显微镜直接对精液样本进行检测，在检测过程中，利用相差显微镜获取精液中的细胞图像，精液中的精子细胞会在显微镜下显示成亮点，检验人员通过casa系统自动对亮点计数从而得到精子的数量。

虽然该方式能够避免染色过程对精液活性的影响，但是在显微镜下有很多的杂质也会显示成亮点，具有与精子类似的显示效果，从而影响到casa系统对精子数量的计算。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种精子的尾部识别方法，其优点是能够通过精子具有尾部的结构形态，过滤掉精液中的非精子细胞或杂质，清晰的呈现精液中的精子数量。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：

一种精子的尾部识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：获取图像，利用图像放大设备采集精液样本图像；

步骤2：获取差值图像，过滤精液样本图像中的亮点区域，获得差值图像；

步骤3：获取尾部图像，过滤差值图像中的非长尾状区域，获得尾部图像；

步骤4：获取精子头部区域图像，过滤精液样本图像中的非亮点区域，获得精子头部区域图像；

步骤5：合并尾部图像和精子头部区域图像；

步骤6：获取精子区域图像，过滤预设距离内未出现长尾状区域的亮点区域，获得精子区域图像。

通过采用上述技术方案，由于精液中的杂质种类过多，并且也会有杂质在显微镜下显示成与精子细胞相同的亮点图像，对精子进行计数或图像取样产生干扰。差值图像的获取，过滤掉了精液样本图像中的亮点区域方便了对非长尾状区域的过滤，实现了对精液中与精子结构区别大的杂质或细胞的图像。由于非精子的亮点图像附近没有长尾状区域，通过距离选定的方法可实现过滤附近没有长尾状区域的亮点图像的过滤，进而实现对非精子细胞的亮点区域的过滤。由此可见，本方法实现了对精液中杂质的精确过滤，方便了研究人员对精液计数和研究。

作为本发明的改进，所述步骤2包括：

步骤2-1：对精液样本图像进行均值化处理，获得均值图像；

步骤2-2：对将均值图像与精液样本图像做差，生成所述差值图像。

作为本发明的改进，所述均值化处理的方法为：

其中，sxy表示中心点在(x,y)处，选取大小为m×n的滤波器窗口，g(s,t)表示原始图像，f(x,y)表示均值滤波后得到的图像。

作为本发明的改进，所述步骤2-2还包括：将均值图像与精液样本图像做差后进行亮度放大，生成所述差值图像。

作为本发明的改进，所述亮度放大的方法为：

g’＝(g1-g2)*mult+add

其中，g1为精液样本图像，g2为均值图像，mult为放大系数，add为偏移量，g’为所述差值图像。

作为本发明的改进，所述步骤3包括：

步骤3-1：对所述差值图像进行二值化处理，生成二值化图像；

步骤3-2：过滤二值化图像中的非长尾状区域，获得所述尾部图像。

作为本发明的改进，所述步骤3-2包括：

步骤3-2-1：选定圆度范围和凸性范围；

步骤3-2-2：过滤不能同时满足圆度范围和凸性范围的图像区域，获得所述尾部图像。

作为本发明的改进，过滤不能同时满足圆度范围和凸性范围的图像区域的方法包括：

其中，p为选定图像区域的中心点，pi为选定图像区域轮廓上的任意一点，roundness为选定图像区域的圆度；

其中，fo是选定图像区域中的所有突出点圈出的整体面积,fc是选定图像区域的实际面积；

n＝{f(r-＜roundness＜r+)andf(c-＜c＜c+)}

其中，n为尾部图像，圆度范围为,凸性范围为。

综上所述，本发明具有以下有益效果：

一、过滤精度高，采用通过对非长尾状区域的过滤以及距离选定的方法可分别实现对精液中杂质、细胞以及非精子亮点区域的过滤，获得的精子区域图像能够清晰的呈现精液中的精子数量。

二、采用圆度和凸性的选取方式选取长尾状区域，在实现对长尾状区域的选取的同时，也降低了数据计算处理的复杂程度。

附图说明

图1精子的尾部识别方法的流程图；

图2是精液样本图像示意图；

图3是均值图像示意图；

图4是差值图像示意图；

图5是尾部图像示意图；

图6是精子头部区域图像示意图；

图7是混合图像示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明作进一步详细说明，其中相同的零部件用相同的附图标记表示。需要说明的是，下面描述中使用的词语“前”、“后”、“左”、“右”、“上”和“下”、“底面”和“顶面”指的是附图中的方向，词语“内”和“外”分别指的是朝向或远离特定部件几何中心的方向。

一种精子的尾部识别方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤1：获取图像，利用图像放大设备采集如图2所示的精液样本图像，此处图像放大设备优选为相差显微镜.

步骤2：获取差值图像，过滤精液样本图像中的亮点区域，获得差值图像。

步骤2-1：对精液样本图像进行均值化处理，获得如图3所示的均值图像。

步骤2-2：对将均值图像与精液样本图像做差，生成如图4所示的差值图像。

步骤2-1：对精液样本图像进行均值化处理，获得如图3所示的均值图像。

其中，均值化处理的方法为：

其中，sxy表示中心点在(x,y)处，选取大小为m×n的滤波器窗口，g(s,t)表示原始图像，f(x,y)表示均值滤波后得到的图像。

步骤2-2：将均值图像与精液样本图像做差进行亮度放大，生成差值图像。亮度放大的方法为：

g’＝(g1-g2)*mult+add

其中，g1为精液样本图像，g2为均值图像，mult为放大系数，add为偏移量，g’为差值图像。

步骤3：获取尾部图像，过滤差值图像中的非长尾状区域，获得尾部图像。

步骤3-1：对差值图像进行二值化处理，生成二值化图像。

步骤3-2：过滤二值化图像中的非长尾状区域，获得尾部图像。

步骤3-2-1：选定圆度范围和凸性范围，圆度范围为[r-,r+],凸性范围为[c-,c+]。

步骤3-2-2：过滤不能同时满足圆度范围和凸性范围的图像区域，获得如图5所示的尾部图像。

过滤不能同时满足圆度范围和凸性范围的图像区域的方法包括：

其中，p为选定图像区域的中心点，pi为选定图像区域轮廓上的任意一点，roundness为选定图像区域的圆度；

其中，fo是选定图像区域中的所有突出点圈出的整体面积,fc是选定图像区域的实际面积；则尾部图像n为：

n＝{f(r-＜roundness＜r+)andf(c-＜c＜c+)}

步骤4：获取精子头部区域图像，采用上述步骤1至步骤2的方法过滤精液样本图像中的非亮点区域，获得如图6所示的精子头部区域图像。

进一步的，在获取精子头部区域图像过程中在步骤2之后对图像进行二值化处理，使得精子头部区域图像中的亮点区域显示的更为清晰。

步骤5：合并尾部图像和精子头部区域图像，获得如图7所示的混合图像。

步骤6：获取精子区域图像，过滤混合图像中预设距离内未出现长尾状区域的亮点区域，获得精子区域图像。

由以上所述内容可知，差值图像的获取，过滤掉了精液样本图像中的亮点区域方便了对非长尾状区域的过滤，实现了对精液中与精子结构区别大的杂质或细胞的图像。由于非精子的亮点图像附近没有长尾状区域，通过距离选定的方法可实现过滤附近没有长尾状区域的亮点图像的过滤，进而实现对非精子细胞的亮点区域的过滤。由此可见，本方法实现了对精液中杂质的精确过滤，方便了研究人员对精液计数和研究。

本具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。