基于距离变换的粘连细胞分割方法

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1、基于距离变换的粘连细胞分割方法游迎荣范影乐庞全!杭州电子工业学院自动化分院"杭州)&""&-#./0123#45642789578:&,)$;50摘要在医学细胞图像中"经常会有细胞重叠和粘连的现象$将粘连在一起的细胞群单个分开是医学细胞处理中一项重要而困难的问题$对这一情况"文章提出了一种有效的分割算法$先用最大类间方差法对图像进行二值化"然后对图像作距离变换"将像素点位置信息转化为灰度信息"再利用分水岭算法"找到粘连边界点"从而将细胞群分开$实验证明"该算法能成功地分离粘连细胞$关键词最大类间

2、方差法距离变换分水岭算法文章编号&""!/-))&/!!""#%!"/"!",/")文献标识码<中图分类号=>)?&!"#$%$&"’()*%+&,-.*%/0"%(1##+2)3"((4-$)"56$5"7*28+5&129":%125.*%-1&+*2;*<;+2)%*2)=12>+2)("?12)@<$2%<6@501@257A;B553!C178DB56E217D2F72GH9I2@4!C178DB56)&""&-&’A5&%$9&#=BH5GH931JJ278JBH750H7575K@

3、H71JJH19I27@BH0HL2;13;H332018HI$AHJ191@278@BH;H33;36I@H927@5I2783H57HI2I89H1@20J59@17@17LL2KK2;63@270HL2;13;H332018HJ95;HII278$M71336I257@5@B2IJBH750H757!17HKKH;@2GHIH8H0H7@278138592@B02IJ9HIH7@HL@5I53GH@B2IJ95N3H0$O29I@34!@B9HIB53L2018HN40H17I5KP=AF

4、!@BH7L2I@17;H@917IK590@BH@B9HIB53L2018HK59@917IK590@BHJ5I2@25727K5901@257@5@BH891427K5901@257!QBH9H1K@H9!019R@BHHL8HJ527@IN46I278Q1@H9IBHL138592@B017L@BH7IHJ191@H@BH;H33;36I@H9$=BHHSJH920H7@9HI63@IB5QI@B1@@B2I138592@B0;17IHJ191@H@BH;H33;36I@H9I6;;HII

5、K6334$B"CD*%75#P=AF!L2I@17;H@917IK5901@257!Q1@H9IBHL138592@B0!!!!!!群!在其相粘处必存在形状或灰度的变化+#("分离粘连血细胞的在细胞图像处理过程中!细胞的显微图像在临床诊断中有着重要意义"细胞图像的自动分析技术为临床医学的研究提供关键就是要在粘连处准确$快速地找到分离点集!最后以这些了强有力的工具"但是在细胞的显微图像中经常出现细胞重叠点集分离细胞"和粘连现象"这种由多个细胞聚堆而成的细胞群通常会严重影!$&综合全局二值化与边缘

6、检测的图像分割方法响后续的统计分析!将粘连的细胞图像分割为一个个的细胞的综合全局二值化与边缘检测的图像分割方法%!(首先对图像图像!对后续分析统计能否有效进行极为重要"因此在细胞图进行全局二值化!然后采用二值化与边缘检测的综合判别法!像自动分析技术的研究中产生了对能有效分割有粘连细胞图改善环境光照不均匀的影响!去除了边缘检测后大量的光斑噪像的算法的需求"根据图像不同的特征!人们提出了各种算法!声!检测出目标信息"该算法要求粘连处存在灰度的局部最小如#灰度阈值法$区域生长法%&’$边缘检测法%!(

7、$松施法等"这些算值区域!但受光照强弱$细胞粘连情况不同的影响!局部最小灰法都要求图像具有某些特定性质!在实际处理中存在一定的局度区域很难保证!因而在实际图像处理中合理的分离曲线仍然限性!难以直接使用"难于查找"本文提出了一种利用最大类间方差法%&(对图像二值化提取如图&!为血液细胞中的红细胞与细胞核分割处理结果!细胞图像!然后将距离变换%)(和分水岭算法%*(结合使用的处理方按综合全局二值化与边缘检测的图像分割算法进行分割!其结法!实验证明该方法能有效$合理$快速分离粘连细胞图像"果出现过分分

8、割与分割不足两种情况"!$!新算法原理分析&细胞图像的提取新算法的原理是#首先利用距离变换将细胞像素点不同的通过对各种图像阈值分割算法的应用比较!本文采用最大位置信息转化为不同的灰度信息!再利用自适应二值化的分水类间方差法来确定最优阈值!对细胞图像进行二值化"岭算法来区分不同性质的像素点!然后将边界点标出!边界就将细胞群分开为单个的细胞"!粘连细胞的分割距离变换%,!-(是对二值图像的一种操作运算!它将一幅二值两个或两个以上的对象相互粘结$重叠在一起成为细胞图像转化为一幅灰度图像!在这幅灰度图像