[发明专利]细胞图像分割方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种细胞图像分割方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：读取细胞灰度图像；对所述细胞灰度图像进行直方图均衡化操作，得到均衡化图像；对所述均衡化图像进行形态学操作，得到形态学图像；所述形态学操作包括顶帽操作和梯度操作；通过边缘检测算法检测所述形态学图像中的细胞边缘，得到细胞边缘图像；对所述细胞边缘图像进行二值化处理，得到二值化细胞图像；根据所述二值化细胞图像进行细胞分割，得到细胞分割图像。采用本方法能够提高细胞图像分割的准确度。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，特别是涉及一种细胞图像分割方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

稳定细胞株筛选在生物技术领域具有重要意义。传统的稳定细胞株筛选方法是检测细胞分泌至培养基中目标蛋白的总量，根据蛋白表达量筛选高产的细胞株，通过表达载体优化和细胞改造等方法，可以提高筛选效率，获得高单细胞产量的稳定生产细胞株，但是上述方法存在操作复杂和耗时较长等不足。随着人工智能技术的发展，人们开始借助高倍显微镜拍摄细胞株图像，采用深度学习等方法对细胞株图像进行筛选，以克服上述不足，这就需要一种能够从细胞图像中快速准确分割出单细胞的图像分割方法。

传统的细胞图像分割基于阈值方法来实现，然而，阈值方法受阈值设置的影响较大，容易导致图像分割的不准确，且无法处理细胞粘连情况。

因此，传统的细胞图像分割方法存在图像分割准确度较低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种准确度较高的细胞图像分割方法、一种细胞图像分割装置、一种计算机设备和一种计算机可读存储介质。

一种细胞图像分割方法，包括：

读取细胞灰度图像；

对所述细胞灰度图像进行直方图均衡化操作，得到均衡化图像；

对所述均衡化图像进行形态学操作，得到形态学图像；所述形态学操作包括顶帽操作和梯度操作；

通过边缘检测算法检测所述形态学图像中的细胞边缘，得到细胞边缘图像；

对所述细胞边缘图像进行二值化处理，得到二值化细胞图像；

根据所述二值化细胞图像进行细胞分割，得到细胞分割图像。

在其中一个实施例中，所述根据所述二值化细胞图像进行细胞分割，得到细胞分割图像，包括：

当所述二值化细胞图像中存在粘连细胞时，通过链码方法计算所述粘连细胞中的细胞个数；

根据所述粘连细胞中的细胞个数，得到H-minima变换方法中的最优极小值点；

根据所述最优极小值点，对所述二值化细胞图像进行距离变换，得到距离变换图像；

使用分水岭算法对所述距离变换图像进行分割，得到所述细胞分割图像。

在其中一个实施例中，所述当所述二值化细胞图像中存在粘连细胞时，通过链码方法计算所述粘连细胞中的细胞个数，包括：

对所述二值化细胞图像的链码起始位置进行标记，得到链码起始标记；

对所述二值化细胞图像中链码方向发生改变的位置进行标记，得到链码变化标记；

对所述二值化细胞图像的链码结尾位置进行标记，得到链码结尾标记；

根据所述链码起始标记、所述链码变化标记和所述链码结尾标记，计算所述粘连细胞中的细胞个数。

在其中一个实施例中，所述根据所述粘连细胞中的细胞个数，得到H-minima变换方法中的最优极小值点，包括：

获取H-minima变换阈值；