[发明专利]一种单细胞图像分割方法

权利要求书

1.一种单细胞图像分割方法，包括总体分割方法和改进细胞阈值分割算法，主要流程：1)输入一幅宫颈TCT图像，对图像进行灰度转换、中值滤波去噪以及对比度增强等预处理；2)对所有图像进行分块阈值分割处理，采用OTSU方法进行阈值分割，分割出前景与背景；3)进行图像形状测试，前后背景图像鲜明的直接放入待检测结果输出集合，未通过检测的再次进行自适应阈值分割；4)把两次分割的结果进行合并，就得到最终理想的分割图像集合，本方案依据细胞不同形态分别进行不同方法的分割，保证了分割方法的精确性和独立性，其中分块阈值分割的主要步骤是：1)将图像分割成一个个小块，对每一块分别进行灰度化、计算方差V和均值Mean；2)利用大律算法获得整幅图像的最佳阈值T1和T2；3)如果方差V大于T1，则利用OTSU做全局阈值分割，如果方差V小于T1，且均值Mean大于T2，则可判断该小块属于背景区域，否则的话就属于前景区域，而自适应分割的主要步骤为：1)首先对图像进行灰度处理；2)遍历每一个像素点I(x,y)，对每一个像素点设置分割阈值T，以该像素点为核心，设置邻域窗口，求出该窗口的灰度均值Mean；3)根据对比就可以求出该图像的背景和前景；具体公式如下：

G(x,y)=0,I(x,y)<=T(x,y)1,I(x,y)>T(x,y)---(1)]]>

T(x,y)＝Mean＝∑_(x,y)∈wI(x,y)|w (2)

2.根据权利要求1所述的一种单细胞图像分割方法，其特征在于：所述细胞图像分割方法由于采用了两种分割方法，根据细胞形态局部特征使用不同的分割算法，可以使分割后的细胞核更加清晰和准确，减少了细胞处理的数量，提高了算法的速度，为后续进行细胞病理分析和分类提供了便利。

3.根据权利要求1所述的一种单细胞图像分割方法，其特征在于：所述改进的阈值分割算法充分根据细胞实际局部特征，结合了分块阈值分割速度快、分割图像清晰和自适应阈值分割精度高、工作量少的特点，两者形成优势互补，提高了输出图像的质量。