一种新的精子图像分割与识别算法

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1、一种新的精子图像分割与识别算法：本文针对精子运动图像特点，从目标和背景的类间差异性出发，提出了一种基于最大类间交叉熵准则的阈值化分割新算法，对精子图像进行分割，引入约束条件筛选去除杂质，应用形态学在每个精子目标上显示数字标记。实验表明，该方法可以实现精子的快速准确分割，并自动统计出图像中精子的个数。　　关键词：最大类间交叉熵；阈值化；图像分割；数字标记　　：TP391.41：A：1007-9599(2011)20-0000-02　　OneNeofSpermImageSegmentationandRecognition　　HuangJiandeng　　(GuilinUniversity

2、ofElectronicTechnology,InstituteofInformationTechnology,Guilin541004,China)　　Abstract:Inthispaper,theimagecharacteristicsofspermmovementfromthetargetandbackgroundofthedifferencesbetethodbasedonmaximumcrossentropythresholdingsegmentationalgorithmforimagesegmentation,sperm,introducingconstraintst

3、ofiltertoremoveimpurities,applicationofmorphologyineachspermtargetdisplayedondigitalmarker.Experimentalresultsshoethodcanachievefastandaccuratesegmentationofsperm,andautomaticstatisticimagespermnumber.　　Keyumcrossentropy;Threshold;Imagesegmentation;Digitalsignature　　一、概述　　精子运动能力检测系统是计算机图像处理技术在医

4、学辅助诊断领域的一项重要应用。精子运动图像经过生物显微镜放大后，由摄像头采集，经过图像采集卡转变成计算机可以处理的数字序列图像，然后由精子运动能力自动分析软件进行分析。　　计算机辅助精子运动能力自动分析主要包括帧内目标识别、帧间目标运动轨迹的跟踪、单个精子运动参数计算以及精子统计参数的计算。为了对精子运动目标的序列图像进行跟踪和识别，必须首先对单帧图像进行分割和识别。图像的分割是精子运动能力检测系统实现的基础。精子图像中只有背景和目标两种区域成份，所以图像分割的目的实际上是要把目标区域从背景区域中分离出来。由于要对每一帧图像进行分割，所以我们需要寻找一种快速有效的图像分割算法。　　二

5、、精子运动图像特点　　由于精子图像直方图类似一个正态分布函数，拟合出其正态曲线，找到一个合适的分割点，以实现自适应分割。对于直方图特征不是很明显的样本图像，采用Otsu阈值选取的方法并不能取得满意的效果而且计算时间复杂度高，因此，本文引入了最大类间交叉熵阈值化分割方法，能带来显著的识别率的提高。　　三、最大类间交叉熵阈值化分割　　设有2个概率分布和，交叉熵度量它们之间的信息量差异[2]，其对称形式为：　　（1）　　交叉熵[3]既可看成是采用P取代Q作为单个系统概率分布时系统信息量变化的期望值；也可看成是2个概率系统P和Q之间的信息量差异。因而可用最小交叉熵准则实现系统的概率分布估计或

6、逼近。　　设图象象素集合为S。从贝叶斯判决理论来看，最优阈值应该使各象素点判决到不同类的后验概率尽可能差别大。　　（2）　　考虑到后验概率可能趋于零，会使上式中的对数项奇异化，在保证非负性的前提下将式（2）做如下修正：　　（3）　　然后分别对目标和背景内的象素的交叉熵求取平均值，将两者之和作为总的类间差异，得到　　（4）　　本文中用灰度值g表征象素点s，同时假设目标和背景灰度的条件分布服从正态分布　　（5）　　其参数可由直方图估计出，设原始图中目标类的先验概率为；背景类的先验概率为，则类内均值估计如下：　　用贝叶斯公式求取后验概率如下：　　（7）　　结合灰度直方图重写式（4），得到　

7、　（8）　　搜索使上式最大的t作为最优分割阈值。　　四、筛选去杂质　　（一）精子目标的面积大小有界。精子的大小相似，所以显微镜下目标图像的面积有一定的范围，超出范围的区域即可删去。当然，面积范围应该适当取大一些，因为要考虑两个精子相邻接的情况。利用面积只做一个大致的筛选，减少待选的目标。　　（二）精子目标的半径有界，删去半径大于上限或小于下限的区域。通过分析目标区域的几何特性来判断其是否是目标。由于精子的半径有一定的范围，故半径的大小可以作为一个约束条件来