[发明专利]一种基于图像识别的血液细胞计数方法

说明书

本发明公开了一种基于图像识别的血液细胞计数方法，其步骤包括：获取图像，进行预处理、双边滤波和边缘检测；双边滤波后的灰度图和边缘检测后的边缘图分割为若干个灰度小图和边缘小图；对每个小图进行扫描，根据边缘点位置的最大灰度值和最小灰度值计算出每张小图的阈值，根据阈值对每张小图进行扫描，高于阈值的区域为血液细胞图像区域，将高于阀值的像素点置为255，其他置为0，输出边缘图，检测边缘图中的连续区域，根据血液细胞大小的均值在当前规格图片上的像素大小剔除过大或过小连续区域，统计剩下的连续区域数量，即为所识别出的血液细胞总数。

技术领域

本发明属于医疗检测技术领域，涉及一种基于图像识别的血液细胞计数方法。

背景技术

目前的血液细胞检测方法中，最常用的是专利申请号为201610676970.2的一种白带显微图像中白细胞的自动识别方法，通过对显微镜图像进行灰度处理，再寻找图像中的连通区域，根据白细胞实际的形态，对图像中连通区域进行依次筛选，最终识别出白带中的白细胞图像。

上述方法，只能用于白带中的白细胞检测，只能提取白细胞边缘图像(详见专利中的步骤5和步骤6)，无法提取真正的白细胞图像，识别准确率不高；并且在图片光亮度不均匀的情况下无法准确识别。

发明内容

(一)发明目的

本发明的目的是：提供一种基于图像识别的血液细胞计数方法，通过对图像进行分区处理和识别，从而有效的消除亮度不均匀、其他材质性渐变背景对识别的影响，提高在亮度不均匀、其他材质性渐变背景图像下的血液细胞计数识别准确率。

(二)技术方案

为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于图像识别的血液细胞计数方法，其包括以下步骤：

S1：获取图像

使用显微镜头对血液细胞图像进行采集；

S2：将图像转换为灰度图

将所采集的血液细胞图像进行灰度处理，转换为灰度图；

S3：对灰度图进行降噪处理；

S4：从降噪处理后的灰度图中提取最大灰度值和最小灰度值，根据最大灰度值和最小灰度值计算出线性转换的scalar和偏移；

S5：根据scalar和偏移对降噪处理后的灰度图进行线性转换；

S6：对线性变换后的灰度图进行腐蚀处理；

S7：对步骤S6中腐蚀处理后的灰度图进行膨胀处理；

S8：对步骤S7中膨胀处理后的灰度图进行腐蚀处理；

S9：对步骤S8中腐蚀处理后的灰度图进行双边滤波；

S10：对步骤S9中双边滤波后的灰度图进行边缘检测；

S11：保存步骤S10中边缘检测后输出的边缘图；

S12：对步骤S9得到的灰度图和步骤S11保存的边缘图按照选定的分割图像大小进行分割，分割为若干个灰度小图和边缘小图；

S13：对每个小图进行扫描，对比同一区域的灰度小图和边缘小图，通过边缘小图边缘的点位置提取灰度小图中对应点位置的灰度值，然后筛选出最大灰度值和最小灰度值；

S14：根据边缘点位置的最大灰度值和最小灰度值设定每张小图的阈值；

如果边缘小图中没有边缘，说明当前区域没有目标，把阀值置为255；

S15：根据各自的阈值对灰度小图中的每张小图进行扫描，高于阈值的区域为血液细胞图像区域，将高于阀值的像素点置为255，其他置为0，输出边缘图；