0096] 变换模块700,用于对修正后的梯度图像进行分水岭变换，得到图像分割结果。
[0097] 优选的，如图18所示，梯度图像生成模块100包括：
[0098] 滤波单元110,用于利用Sobel边缘算子，对待分割图像进行水平方向和垂直方向 的滤波。
[0099] 模值求取单元120,用于求取模值，获取待分割图像的梯度图像。
[0100] 优选的，如图19所示，距离变换模块200,包括：
[0101] 二值化处理单元210,用于对待分割图像进行二值化处理，获取待分割图像的二值 化图像。
[0102] 距离变换单元220,用于对二值化图像进行距离变换，获取待分割图像的距离变换 图，第一变换图为距离变换图。
[0103] 转换模块300,具体用于对距离变换图进行转换，获取待分割图像的距离地形图， 第二变换图为距离地形图。
[0104] 前景标记提取模块400,具体用于提取距离变换图中每个连通区域的灰度值最大 的一点或点集，作为前景标记；或用于提取距离地形图中每个连通区域的灰度值最小的一 点或点集，作为前景标记。
[0105] 优选的，背景标记提取模块500,具体用于对距离地形图进行分水岭变换，将得到 的分水岭脊线作为背景标记。
[0106] 优选的，如图20所示，梯度图像修正模块600包括：
[0107] 标记图生成单元610,用于合并前景标记和背景标记，得到待分割图像的标记图。
[0108] 修正单元620,用于屏蔽梯度图像中的局部极小值，根据标记图强制标记梯度图像 的局部极小值，得到修正后的梯度图像。
[0109] 以上基于修正梯度图像和分水岭算法的图像分割系统与基于修正梯度图像和分 水岭算法的图像分割方法对应，其具体细节和实现方式在此不再赘述。
[0110] 在另一实施例中，本发明还提供一种基于修正梯度图像和分水岭算法的细胞图像 分割方法，包括上述任意的基于修正梯度图像和分水岭算法的图像分割方法，其中待分割 图像为细胞样本图。
[0111] 在另一实施例中，本发明还提供一种基于修正梯度图像和分水岭算法的细胞图像 分割系统，包括上述任意的基于修正梯度图像和分水岭算法的图像分割系统，其中待分割 图像为细胞样本图。
[0112] 以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例 中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛 盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0113] 以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能 因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在 不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。 因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
【主权项】
1. 一种基于修正梯度图像和分水岭算法的图像分割方法，其特征在于，包括步骤： 获取待分割图像的梯度图像； 对所述待分割图像进行距离变换，获取所述待分割图像的第一变换图； 对所述第一变换图进行转换，获取所述待分割图像的第二变换图； 根据所述第一变换图或所述第二变换图提取所述待分割图像的前景标记； 对所述第二变换图进行分水岭变换，提取所述待分割图像的背景标记； 根据所述前景标记和所述背景标记，修正所述梯度图像，以得到修正后的梯度图像； 对所述修正后的梯度图像进行分水岭变换，得到图像分割结果。2. 根据权利要求1所述的基于修正梯度图像和分水岭算法的图像分割方法，其特征在 于， 所述对所述待分割图像进行距离变换，获取所述待分割图像的第一变换图的步骤，包 括： 对所述待分割图像进行二值化处理，获取所述待分割图像的二值化图像； 对所述二值化图像进行距离变换，获取所述待分割图像的距离变换图，所述第一变换 图为所述距离变换图； 所述对所述第一变换图进行转换，获取所述待分割图像的第二变换图的步骤，包括： 对所述距离变换图进行转换，获取所述待分割图像的距离地形图，所述第二变换图为 所述距离地形图； 所述根据所述第一变换图提取所述待分割图像的前景标记的步骤，包括： 提取所述距离变换图中每个连通区域的灰度值最大的一点或点集，作为所述前景标 记； 所述根据所述第二变换图提取所述待分割图像的前景标记的步骤，包括： 提取所述距离地形图中每个连通区域的灰度值最小的一点或点集，作为所述前景标 记。3. 根据权利要求2所述的基于修正梯度图像和分水岭算法的图像分割方法，其特征在 于，对所述第二变换图进行分水岭变换，提取所述待分割图像的背景标记的步骤，包括： 对所述距离地形图进行分水岭变换，将得到的分水岭脊线作为所述背景标记。4. 根据权利要求1-3任意一项所述的基于修正梯度图像和分水岭算法的图像分割方 法，其特征在于，所述根据所述前景标记和所述背景标记，修正所述梯度图像，以得到修正 后的梯度图像的步骤包括： 合并所述前景标记和所述背景标记，得到所述待分割图像的标记图； 屏蔽所述梯度图像中的局部极小值，根据所述标记图强制标记所述梯度图像的局部极 小值，得到所述修正后的梯度图像。5. -种基于修正梯度图像和分水岭算法的图像分割系统，其特征在于，包括： 梯度图像生成模块，用于获取待分割图像的梯度图像； 距离变换模块，用于对所述待分割图像进行距离变换，获取所述待分割图像的第一变 换图； 转换模块，用于对所述第一变换图进行转换，获取所述待分割图像的第二变换图； 前景标记提取模块，用于根据所述第一变换图或所述第二变换图提取所述待分割图像 的前景标记； 背景标记提取模块，用于对所述第二变换图进行分水岭变换，提取所述待分割图像的 背景标记； 梯度图像修正模块，用于根据所述前景标记和所述背景标记，修正所述梯度图像，以得 到修正后的梯度图像； 变换模块，用于对所述修正后的梯度图像进行分水岭变换，得到图像分割结果。6. 根据权利要求5所述的基于修正梯度图像和分水岭算法的图像分割系统，其特征在 于， 所述距离变换模块，包括： 二值化处理单元，用于对所述待分割图像进行二值化处理，获取所述待分割图像的二 值化图像； 距离变换单元，用于对所述二值化图像进行距离变换，获取所述待分割图像的距离变 换图，所述第一变换图为所述距离变换图； 所述转换模块，具体用于对所述距离变换图进行转换，获取所述待分割图像的距离地 形图，所述第二变换图为所述距离地形图； 所述前景标记提取模块，具体用于提取所述距离变换图中每个连通区域的灰度值最大 的一点或点集，作为所述前景标记；或用于提取所述距离地形图中每个连通区域的灰度值 最小的一点或点集，作为所述前景标记。7. 根据权利要求6所述的基于修正梯度图像和分水岭算法的图像分割系统，其特征在 于，所述背景标记提取模块，具体用于对所述距离地形图进行分水岭变换，将得到的分水岭 脊线作为所述背景标记。8. 根据权利要求5-7任意一项所述的基于修正梯度图像和分水岭算法的图像分割系 统，其特征在于，所述梯度图像修正模块包括： 标记图生成单元，用于合并所述前景标记和所述背景标记，得到所述待分割图像的标 记图； 修正单元，用于屏蔽所述梯度图像中的局部极小值，根据所述标记图强制标记所述梯 度图像的局部极小值，得到所述修正后的梯度图像。9. 一种基于修正梯度图像和分水岭算法的细胞图像分割方法，其特征在于，所述细胞 图像分割方法包括如权利要求1-4中任意一项所述的基于修正梯度图像和分水岭算法的 图像分割方法，其中所述待分割图像为细胞样本图。10. -种基于修正梯度图像和分水岭算法的细胞图像分割系统，其特征在于，所述细胞 图像分割系统包括如权利要求5-8中任意一项所述的基于修正梯度图像和分水岭算法的 图像分割系统，其中所述待分割图像为细胞样本图。
【专利摘要】本发明涉及一种基于修正梯度图像和分水岭算法的图像分割方法、系统与细胞图像分割方法、系统，由于预先通过距离变换获取的前景标记和分水岭变换获取的背景标记来修正待分割图像的梯度图像，再对该修正后的梯度图像进行分水岭变换，得到图像分割结果，所以既保留了对梯度图像进行分水岭变换，能有效定位目标物体边缘，分割出目标物体完整轮廓的优点，又能通过前景标记和背景标记区分粘连区域无明显边界的目标，使得不会出现欠分割和过分割的现象，提高了图像分割的精度，尤其适用于粘连、重叠的细胞图像分割领域。
【IPC分类】G06T7/00
【公开号】CN105160668
【申请号】CN201510531283
【发明人】丁建文, 梁光明, 缪慧司
【申请人】爱威科技股份有限公司
【公开日】2015年12月16日
【申请日】2015年8月26日