[发明专利]一种基于形态学特征的白带中线索细胞自动识别方法

权利要求书

1.一种基于形态学特征的白带中线索细胞自动识别方法，该方法包括如下步骤：

步骤1：将白带样本溶解于适量的氯化钠溶液中，用CCD工业相机采集若干幅盐水白带显微图像；

步骤2：对步骤1所得到的盐水白带显微图像进行灰度化处理，得到白带样本的显微灰度图像；

步骤3：对步骤2所得到的显微灰度图像进行中值滤波，得到中值滤波后的白带显微图像；

步骤4：对步骤3所得到的滤波后的图像进行底帽变换，得到底帽变换图像；

步骤5：对步骤4所得到的底帽变换图像使用最大类间方差法获得灰度阈值，并用所得到的灰度阈值对底帽变换图像进行二值化处理，得到二值图像；

步骤6：对步骤5所得到的二值图像进行连通域标记，并计算每个连通域的面积和周长；

步骤7：对步骤6所得到每个连通域的面积和周长大小，根据普通线索细胞和上皮细胞的面积和周长的范围，筛选出线索细胞和上皮细胞的连通域区域，记录这些区域的坐标；

步骤8：根据步骤7所得的区域坐标，在步骤2得到的显微灰度图像中截取出对应区域的图像，得到线索细胞和上皮细胞的灰度图像；

步骤9：计算步骤8所得到的线索细胞和上皮细胞的所有灰度图像基于灰度直方图的均值、标准方差、平滑度、熵；

步骤10：根据普通线索细胞的数值范围，对步骤9所得的均值、标准方差、平滑度、熵进行筛选，筛选出线索细胞，根据步骤7记录其坐标；

步骤11：根据步骤10记录的坐标，将筛选出的线索细胞区域在原图中框选出来。

2.如权利要求1所述的一种基于形态学特征的白带中线索细胞自动识别方法，其特征在于所述步骤1中的氯化钠溶液的浓度为0.9％。

3.如权利要求1所述的一种基于形态学特征的白带中线索细胞自动识别方法，其特征在于所述步骤3的具体步骤为：

步骤3-1：在显微灰度图像上滑动8×8滤波窗口，使得需要处理的目标像素位于滤波窗口的中心位置；

步骤3-2：按大小排序滤波窗口内的像素灰度值，得到中值，用中值代替原目标像素的像素值；

步骤3-3：滑动滤波窗口到下一个像素点，直至图像中所有像素点遍历完毕。

4.如权利要求1所述的一种基于形态学特征的白带中线索细胞自动识别方法，其特征在于所述步骤4的具体步骤为：

步骤4-1：对滤波后的图像用半径为23的圆盘模板进行先膨胀后腐蚀的处理；

步骤4-2：步骤4-1所得到的图像减去原图，即为底帽变换后的图像。

5.如权利要求1所述的一种基于形态学特征的白带中线索细胞自动识别方法，其特征在于所述步骤5的具体步骤为：

步骤5-1：对底帽变换后的图像用最大类间方差法求得最佳全局阈值；

步骤5-2：将步骤5-1所得到的最佳全局阈值和图中各像素点灰度值进行比较，若阈值大于灰度值，将灰度值置为0，若阈值小于灰度值，将灰度值置为255，从而得到二值图像。

6.如权利要求1所述的一种基于形态学特征的白带中线索细胞自动识别方法，其特征在于所述步骤9的具体步骤为：

步骤9-1：计算步骤8所得所有灰度图像的均值m，即纹理平均亮度的度量，计算公式为：其中：L是灰度级总数；z_i表示第i个灰度级；p(z_i)是归一化直方图灰度级分布中灰度为z_i的概率；

步骤9-2：计算步骤8所得所有灰度图像的标准方差σ，即纹理平均对比度的度量，计算公式为：其中根号中的内容实际上是均值的二阶距μ₂；

步骤9-3：计算步骤8所得所有灰度图像的平滑度R，即纹理亮度的相对平滑度度量，计算公式为：

步骤9-4：计算步骤8所得所有灰度图像的熵e，即随机性的度量，计算公式为：