[发明专利]一种类圆形重叠目标的分割方法、系统、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种类圆形重叠目标的分割方法、系统、装置及存储介质，方法包括：根据待分割图像的灰度值，确定待分割图像中的待分割区域；待分割区域是指存在重叠区域的两个类圆形目标所在的区域；根据多边形近似算法检测待分割区域的外边界，确定边界特征点；根据边界特征点进行椭圆拟合，确定候选分裂点对；根据候选分裂点对和预设的筛选条件，确定目标分裂点对；根据目标分裂点对，确定待分割区域中的重叠区域；对重叠区域进行图像分割，确定重叠区域边界；将重叠区域边界和外边界进行叠加，完成对待分割区域的分割。本申请对重叠区域进行分割，能够提高分割精度。本申请提出的方法可以用于类圆形的细胞图像的分割。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种类圆形重叠目标的分割方法、系统、装置及存储介质。

背景技术

在医学领域，为了深入研究病理，经常需要拍摄细胞图像。由于细胞在液体中并不是均匀分布的，在拍摄细胞图像时，往往会发现图像中有许多细胞重叠在一起。为了对细胞形态进行量化计算或者是对细胞进行计数，需要对重叠的细胞进行分割。由于细胞近似圆形，现有技术中一般使用分水岭分割等算法，但是这些算法往往会导致过度分割，从而失去许多有效的细胞信息。

发明内容

本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本申请提出一种类圆形重叠目标的分割方法、系统、装置及存储介质，能够对图像中重叠的类圆形目标进行更精准的分割。

第一方面，本申请实施例提供了一种类圆形重叠目标的分割方法，包括：根据待分割图像的灰度值，确定所述待分割图像中的待分割区域；根据多边形近似算法检测所述待分割区域的外边界，确定边界特征点；根据所述边界特征点进行椭圆拟合，确定候选分裂点对；根据所述候选分裂点对和预设的筛选条件，确定目标分裂点对；根据所述目标分裂点对，确定所述待分割区域中的重叠区域；对所述重叠区域进行图像分割，确定重叠区域边界；对所述外边界进行图像分割；将所述重叠区域边界和所述外边界进行叠加，完成对所述待分割区域的分割；其中，所述待分割区域是指存在所述重叠区域的两个类圆形目标所在的区域。

可选地，所述根据待分割图像的灰度值，确定所述待分割图像中的待分割区域，包括：根据预设的滑动窗口内像素点的灰度值，确定临时阈值；其中，所述滑动窗口小于所述待分割图像；根据所述临时阈值，确定所述待分割图像中的临时待分割区域和临时背景区域；计算得到所述临时待分割区域的和所述临时背景区域之间的临时方差；将所述滑动窗口在所述待分割图像中滑动，确定多个滑动窗口对应的所述临时方差；确定最大的所述临时方差对应的所述临时阈值为分割阈值，并根据所述分割阈值，确定所述待分割图像中的所述待分割区域和背景区域。

可选地，所述根据多边形近似算法检测所述待分割区域的外边界，确定边界特征点，包括：选取所述外边界中任意一点作为第一边界点，并确定与所述第一边界点不相邻的第二边界点；确定所述第一边界点和所述第二边界点之间的第一直线；计算所述第一边界点和所述第二边界点之间的所有边界点到所述第一直线之间的第一距离；当所述第一距离大于或等于预设的距离阈值，确定所述第一距离对应的边界点为边界特征点。

可选地，所述对所述边界特征点进行椭圆拟合，确定候选分裂点对：选取任意两个所述边界特征点进行椭圆拟合，计算两个所述边界特征点之间的瓶颈率；当所述瓶颈率小于预设的瓶颈率阈值，确定所述瓶颈率所对应的两个所述边界特征点为候选分裂点对；其中，所述瓶颈率阈值为标准圆形单元的瓶颈率的最小值。

可选地，所述根据所述候选分裂点对和预设的筛选条件，确定目标分裂点对，包括：根据所述候选分裂点对将所述外边界分为第一线段和第二线段，并根据所述第一线段拟合得到第一椭圆，根据所述第二线段拟合得到第二椭圆；当第一椭圆和第二椭圆的面积比的最大值小于或等于预设的面积比阈值，确定所述候选分裂点对为第一分裂点对；计算所述第一线段与所述第一椭圆之间的第一平均代数距离，并计算所述第二线段与所述第二椭圆之间的第二平均代数距离；当所述第一平均代数距离和所述第二平均代数距离中的最小值小于预设的代数距离阈值，确定所述第一分裂点对为所述目标分裂点对。