[发明专利]基于随机性的典型成团细胞核图像合成方法有效
申请号: | 201710544900.6 | 申请日: | 2017-07-06 |
公开(公告)号: | CN107492084B | 公开(公告)日: | 2021-06-25 |
发明(设计)人: | 何勇军;余莲;赵晶;谢怡宁;孙广路 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨理工大学 |
主分类号: | G06T5/50 | 分类号: | G06T5/50;G06T7/13;G06T7/136 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 150000 黑龙*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 随机性 典型 成团 细胞核 图像 合成 方法 | ||
1.基于随机性的典型成团细胞核图像合成方法,其特征在于,包含如下步骤:
S1、利用欧式距离筛选原细胞核图像;
S11、假设原始样本集合为P={a1,a2,...an},设定一个空集合为Q,从P集合中随机选取一个样本ak,加入到Q集合;
S12、在集合P中选择一个样本am,利用欧式距离分别计算样本am与Q中每个样本在特征空间的距离,最小距离为dmin,若dmin的值小于设定的阈值D,从集合P中删除样本am,否则,将am加入到集合Q中,并在集合P中删除am,欧式距离公式如下:
其中,n为细胞图像的特征维数,d为样本ai和aj的欧式距离,(x11,x12,...,x1n)(x21,x22,...,x2n)分别为两张细胞图片的特征向量;
S13、继续在集合P中选择一个样本,循环步骤(2),直到样本选择结束;
S2、细胞核图像随机角度旋转;对两张原图像分别旋转随机角度,目的就是引入随机性,让两个细胞团重叠的区域随机生成,产生的图片更具多样性;旋转后细胞图像的大小、形状、光密度、颜色特征都不会改变,只是在某种程度上增加了成团细胞的种类,旋转的角度随机,那么新成团细胞的重叠区域就是随机的;
S3、图像分割并提取轮廓;
S31、根据直方图确定分割阈值,取直方图的谷点作为分割阈值T;
S32、将图像中每个像素的灰度值与阈值比较,根据公式(2)做二值化操作:
其中,f(x,y)是原图像中像素的灰度值,F(x,y)是分割后图像中像素的灰度值;
S33、然后用掏空内部点方法做轮廓提取;
S4、多种形式的图片组合操作去除图片背景;
S41、创建一张细胞轮廓区域为白色,背景为黑色的图a;
S42、创建一张细胞轮廓区域为黑色,背景为白色的图b;
S43、将黑色背景白色轮廓的图a与源细胞图c相与操作,得到图d,如式(3):
p(x,y)=p1(x,y)&p2(x,y) (3)
S44、将黑色轮廓白色背景图与图d相加操作,得到图e,即所需的白色背景细胞图,公式如(4):
p(x,y)=p1(x,y)+p2(x,y) (4)
在公式(3)和(4)中,p1(x,y)、p2(x,y)分别表示两张输入图像在(x,y)位置处的像素值,p(x,y)表示输出图像在(x,y)位置处的像素值;
S5、细胞合成;
提取轮廓后可以分别得到两张图片的细胞轮廓的中心点,第一张图的ROI沿着两个中心点的连线向右靠近第二张图的ROI,当第一个图的细胞核最右边的边缘点在第二个ROI左侧边界的右边时,两个ROI的细胞核区域开始重叠;
判断边缘点是否在第二个ROI区域左侧线段右边,用公式(5)判断:
其中,p1、p2分别为第二个ROI区域左侧线段的两个端点,p3为第一个图细胞核最右边的一个边缘点,(x1,y1)(x2,y2)(x3,y3)分别为p1、p2、p3的坐标,f(p1,p2,p3)≤0时,p3位于线段p1、p2的右侧或之上;
S6、确定重叠区域;
S61、分别得到两个轮廓的最小外包矩形,并找到两个矩形的相交部分,a、b点为两个矩形的相交点;
S62、以a、b点分别向外扩2个像素点的距离为宽,最大外包矩形的高为长,构造一个搜索区域;
S63、在非白色部分的搜索区域遍历像素点,若这个点在第一个轮廓内并且在第二个轮廓内,或者在第一个轮廓上或在第二个轮廓上,判断此点属于重叠区域;
S64、搜索出所有属于重叠区域的点构成重叠区域;
S7、重构重叠区域,恢复背景;
S71、由于是将两张图片重新放在一张背景图上操作的,所以在点背景图上的位置与点在原图的位置需要一个坐标转换,假设大背景图为矩形B,原图为矩形A,点P在背景图B的位置为(X,Y),A在B上的左上角坐标为(a,b),那么点P在原图A上的位置(x,y)计算如公式(6):
由上式可以得到重叠区域的点位置在原图的坐标,然后可以得到每个重叠区域位置的点分别在原图的位置对应的像素值,最终可以换算出新的像素值;
S72、根据朗伯比尔定律来推断出重叠部分像素点的值,首先将某一点的灰度值转为光密度值,用光密度进行累加,最后将光密度又转换为灰度值,转换过程如式(7),(8):
A1=lg(I0/I1) (7)
A2=lg(I0/I1) (8)
其中,I0为背景的灰度值,I1,I2分别为重叠部分一个位置对应点分别在两个原图的灰度值,A1,A2分别为这个位置对应的光密度值;
那么重叠部分的像素点的新的灰度值推断公式如(9):
其中,A为重叠部分一个位置对应的点的新的光密度值,Is则为这个点重构后的新的灰度值,Is的值转换为灰度值的计算如(10):
Is=I1I2/I0 (10)
根据坐标转换将重叠部分的灰度值按照公式(10)计算赋值,最后得到处理后的细胞核图像;
为了让合成后的图像与现有的细胞团图像更为接近,需要将白色背景置为源图像的背景,与消除背景方法类似,首先创建一张背景为源细胞背景,轮廓区域为白色的图,然后将此图与合成后的图像相与,即可得到带有背景的细胞团图像;至此,重叠细胞核图片合成完毕。
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