[发明专利]一种上皮细胞图像中心化处理分割的方法

说明书

本发明公开了一种上皮细胞图像中心化处理分割的方法，属于细胞图像处理技术领域，利用人体体外脱落细胞制作玻片标本，并利用细胞医学图像分析系统对样本进行图像获取，并提取细胞图像中的分量图，利用阈值分割算法确定阀值，确定合适的阀值方便将图像分割出来。本发明中，通过对细胞图像进行二值化分割，并做出距离图做图像标记，在进行图像灰度重建时，达到更好的图像转化效果，对不同细胞颜色的标定达到不同的效果，提高了准确分割的优势，填充能够消除在对图像膨胀后细胞之间的孔洞，消除孔洞能够避免分割质量受到影响，且细胞边界显示明显，更有利于对细胞群进行分割，最后再利用分水岭算法对图像分割，分割准确效果且准确率更高。

技术领域

本发明属于细胞图像处理技术领域，尤其涉及一种上皮细胞图像中心化处理分割的方法。

背景技术

细胞是人体组织的组成部分，对细胞进行图像中心化处理能够达到分割不同细胞的功能，方便人们对不同细胞取样观察，但是由于染色条件、涂片制备、图像来源、采样光照条件的差异以及细胞间相互重叠、粘连情况的发生，这种由多个细胞聚堆而成的细胞群通常会严重影响后续的统计分析，使得对细胞的计数和识别等后续分析变得困难，因此将上皮细胞分割成为单个细胞，就成为医学图像处理中必须解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于：为了实现将上皮细胞分割成为单个细胞，就成为医学图像处理中必须解决的问题，而提出的一种上皮细胞图像中心化处理分割的方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种上皮细胞图像中心化处理分割的方法，具体包括以下步骤：

S1、利用人体体外脱落细胞制作玻片标本，并利用细胞医学图像分析系统对样本进行图像获取，并提取细胞图像中的分量图；

S2、利用阈值分割算法确定阀值，确定合适的阀值方便将图像分割出来，基于双阀值分割得到二值化结果；

S3、对二值化结果做距离变换，得到距离图，然后根据距离图做标记图像，对距离图做形态学灰度重建，将图形颜色转化为灰色，同时对样本中不同细胞的样色达到不同标定的效果；

S4、对图像除去噪声数据，对图像进行膨胀后进行腐蚀性操作，达到提取图像特征的目的，同时能够确定上皮细胞的位置；

S5、对灰度转换后的图像做区域填充处理，然后采用最佳阀值对图像矩阵的像素灰度值全部赋值255，再对图像进行区域填充；

S6、填充完成后图像形成边界，将边界提取的结果作为分水岭算法的输入图像，利用分水岭算法对图像进行计算分割；

S7、利用基于FIFO队列的快速分水岭算法，8-邻域搜索，对图像进行分水岭变换，达到对图像中上皮细胞分割结果。。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述S2中，设置阀值为T，物体的图像元素为g(i,j)＝1，背景的图像元素为g(i,j)＝0，配合阀值计算公式计算阀值，阈值与像素点的灰度值比较和像素分割可对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述S4中，用morphologyEx变换来去除噪声，噪声去除代码为kernel＝np.ones((3,3),np.uint8)

opening＝cv2.morphologyEx(thresh,cv2.MORPH_OPEN,kernel,iterations＝2)。

作为上述技术方案的进一步描述：

所述S2中，将图像二值化的代码为ret,thresh＝cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)。