專利名稱：果蠅復(fù)眼目標(biāo)的提取方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于一種圖像提取處理方法，特別是果蠅復(fù)眼圖像的邊緣平滑方法。
背景技術(shù)：
果蠅復(fù)眼病變的研究對(duì)于人類神經(jīng)學(xué)、遺傳學(xué)以及治療人類重大疾病有極其重要的指導(dǎo)意義。研究表明，果蠅的神經(jīng)系統(tǒng)系統(tǒng)病變、基因突變、視覺障礙都將引發(fā)果蠅復(fù)眼病變。但目前對(duì)果蠅復(fù)眼病變的判定都是靠研究人員用鑷子一只一只抓來放在體視顯微鏡下用肉眼去觀察，這種方法存在諸多不足判定不準(zhǔn)確、費(fèi)時(shí)費(fèi)力、效率低等。因而，設(shè)計(jì)出自動(dòng)診斷果蠅復(fù)眼病變的系統(tǒng)具有非常重要現(xiàn)實(shí)意義，不僅有助于科學(xué)研究中快速?gòu)V泛的采集果蠅病變標(biāo)本并分析，而且能使人從繁重的顯微鏡觀察工作中解脫出來，提高診斷的準(zhǔn)確性與工作的效率。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種果蠅復(fù)眼圖像的邊沿的處理方法，對(duì)果蠅的復(fù)眼圖像目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確分析。
為對(duì)果蠅復(fù)眼做出準(zhǔn)確診斷，需要對(duì)提取果蠅的復(fù)眼去除背景的影響，由于色彩對(duì)光照敏感，不同光照色彩變化很大，采集的果蠅顯微圖像為RGB空間，但R、G和B3個(gè)分量隨光照的變化是不一致的，因而不能直接使用來提取果蠅復(fù)眼目標(biāo)。為此采用其它彩色模型中的量以減少光照影響，從而有效提取果蠅復(fù)眼目標(biāo)。通過對(duì)果蠅復(fù)眼圖像分別在RGB，LAB，HSV，YIQ等彩色空間進(jìn)行大量的實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)HSV彩色空間中的色度H受光照影響小，對(duì)果蠅復(fù)眼目標(biāo)提取非常有利。HSV計(jì)算公式如下V＝max(r，g，b)(1)S=1-min(r,g,b)max(r,g,b)max(r,g,b)≠0---(2)]]>H=cos-1[(r-g)+(r-b)2(r-g)2+(r-b)(g-b)]r≠borg≠b---(3)]]>
其中r、g、b為歸一化的R、G、B值。
DNGR的計(jì)算公式如下DNGR=[255+G-R2](R>T)---(4)]]>DNGR＝R(0≤R≤T)這就是雙色互補(bǔ)法，即色差DNGR和色度H，提取果蠅復(fù)眼目標(biāo)，同時(shí)利用面積的特征對(duì)目標(biāo)進(jìn)行篩選；利用病變果蠅小眼的分布不均的特征和R通道顏色值小的特征對(duì)果蠅病變與否做出診斷并標(biāo)記病變區(qū)域。果蠅的復(fù)眼圖像采集后，先對(duì)圖像進(jìn)行平滑降噪處理，對(duì)數(shù)非線性變換后，再對(duì)果蠅灰度化圖像進(jìn)行閾值分割。離散多余背景面積較小，可以根據(jù)面積的特征從果蠅復(fù)眼目標(biāo)區(qū)分離；同樣正常小眼面積也很小，可以通過“填充”的辦法重新歸入復(fù)眼目標(biāo)區(qū)。這樣可以通過一次掃描整個(gè)圖像即可去除離散多余背景和填充正常小眼，篩選出準(zhǔn)確的果蠅復(fù)眼目標(biāo)。接著對(duì)目標(biāo)進(jìn)行篩選，離散多余背景面積較小，可以根據(jù)面積的特征從果蠅復(fù)眼目標(biāo)區(qū)分離；同樣正常小眼面積也很小，可以通過“填充”的辦法重新歸入復(fù)眼目標(biāo)區(qū)。這樣可以通過一次掃描整個(gè)圖像即可去除離散多余背景和填充正常小眼，篩選出準(zhǔn)確的果蠅復(fù)眼目標(biāo)。
正常果蠅復(fù)眼為比較規(guī)則的圓形或卵圓形狀，邊緣平滑，但根據(jù)目標(biāo)篩選后提取出的復(fù)眼目標(biāo)邊緣不平滑，有“毛刺”現(xiàn)象，目標(biāo)和背景過渡不連續(xù)，這是不合理的，因而需要對(duì)邊緣進(jìn)行平滑。
“毛刺”的線性半徑(即最小線性寬度，以下簡(jiǎn)稱線徑)都很小，因而利用線徑大小對(duì)目標(biāo)圖像做進(jìn)一步的分割處理，以去除“毛刺”和平滑邊緣。線徑分割的方法包括以下步驟(1)從第1行第1列開始掃描整個(gè)圖像；(2)若當(dāng)前象素灰度為1(背景)，掃描下一象素；否則轉(zhuǎn)第(3)步；(3)橫向循環(huán)掃描右象素直到遇到灰度值為1的象素或圖像邊緣為止(此時(shí)的循環(huán)次數(shù)即橫向線徑)；縱向循環(huán)掃描下象素直到遇到灰度值為1的象素或圖像邊緣為止(此時(shí)的循環(huán)次數(shù)即縱向線徑)；(4)若橫向線徑或縱向線徑小于線徑分割閾值，轉(zhuǎn)第(5)步；否則，掃描橫向循環(huán)終止象素(灰度為1)的下一象素；(5)橫向線徑小于線徑分割閾值則將橫向循環(huán)掃描過的象素灰度置1；縱向線徑小于線徑分割閾值則將縱向循環(huán)掃描過的象素灰度置1；(6)若當(dāng)前象素是圖像最后1個(gè)象素則結(jié)束；否則，掃描下一象素。
本發(fā)明能夠快速而有效地對(duì)果蠅復(fù)眼圖像邊緣進(jìn)行平滑處理，保證自動(dòng)診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性，同時(shí)提高診斷工作的效率。
具體實(shí)施例方式
果蠅的復(fù)眼圖像采集后，為了提高對(duì)果蠅復(fù)眼病的正確診斷識(shí)別率，對(duì)采集的圖像先進(jìn)行預(yù)處理一方面對(duì)圖像進(jìn)行平滑降噪處理，以降低和去除噪聲的影響，采用中值濾波的方法對(duì)圖像進(jìn)行平滑降噪；另一方面，為有利于果蠅復(fù)眼目標(biāo)的提取，根據(jù)RGB顏色值對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，本發(fā)明采用對(duì)數(shù)非線性變換圖像進(jìn)行增強(qiáng)。
對(duì)圖像進(jìn)行中值濾波既能保留圖像邊緣又能去除噪聲。
經(jīng)過中值濾波后圖像變得模糊，邊緣細(xì)節(jié)信息被平滑了一部分，但噪聲基本都除去了。
為了精確的提取目標(biāo)區(qū)域，需要突出目標(biāo)和背景的邊緣，采用對(duì)數(shù)非線性變換的方法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)。對(duì)數(shù)非線性變換規(guī)則如下y=[256log(1+μx255)log(1+μ)]---(5)]]>將任意象素的灰度x變換成灰度y，其中μ為壓縮率，在(0，1)的范圍。
通過對(duì)數(shù)非線性變換后，灰度值小的象素其灰度值得到拉伸，灰度值大的象素其灰度值得到壓縮，且μ值越大，拉伸和壓縮的比率也越大實(shí)際采用的μ數(shù)，但整個(gè)灰度遍布0～255。
果蠅復(fù)眼G通道目標(biāo)灰度值較小(100以下，256級(jí)灰度)，而背景灰度較大，通過對(duì)數(shù)非線性變換，目標(biāo)更加突出。果蠅復(fù)眼區(qū)與背景區(qū)有明顯的顏色層次，同時(shí)G通道灰度直方圖顯示通過對(duì)數(shù)非線性變換，低灰度區(qū)灰度值拉伸了，高灰度區(qū)灰度值壓縮了。
為分離果蠅復(fù)眼和其背景，需要對(duì)果蠅灰度化圖像進(jìn)行閾值分割?；叶乳撝捣指钪饕袃蓚€(gè)步驟(1)確定需要分割的閾值；
(2)將分割閾值與象素點(diǎn)的灰度值比較，以分割圖像的象素。
灰度閾值分割后可以看出還有部分離散背景沒有從果蠅復(fù)眼區(qū)目標(biāo)分離，同時(shí)果蠅的正常小眼以及果蠅病變區(qū)被當(dāng)作背景從目標(biāo)去除，故需要對(duì)目標(biāo)進(jìn)行篩選，分兩步進(jìn)行第一步，去除多余離散背景和填充正常小眼；第二步，填充病變區(qū)。
離散多余背景面積較小，可以根據(jù)面積的特征從果蠅復(fù)眼目標(biāo)區(qū)分離；同樣正常小眼面積也很小，可以通過“填充”的辦法重新歸入復(fù)眼目標(biāo)區(qū)。這樣可以通過一次掃描整個(gè)圖像即可去除離散多余背景和填充正常小眼，篩選出準(zhǔn)確的果蠅復(fù)眼目標(biāo)。物體的包含的象素?cái)?shù)定義為物體的面積。
復(fù)眼目標(biāo)邊緣不平滑可以發(fā)現(xiàn)“毛刺”的線性半徑，即最小線性寬度，以下簡(jiǎn)稱線徑都很小，因而可以利用線徑大小對(duì)目標(biāo)圖像做進(jìn)一步的分割處理，去除“毛刺”，并平滑邊緣。線徑分割的方法如下(1)從第1行第1列開始掃描整個(gè)圖像；(2)若當(dāng)前象素灰度為1(背景)，掃描下一象素；否則轉(zhuǎn)第(3)步；(3)橫向循環(huán)掃描右象素直到遇到灰度值為1的象素或圖像邊緣為止(此時(shí)的循環(huán)次數(shù)即橫向線徑)；縱向循環(huán)掃描下象素直到遇到灰度值為1的象素或圖像邊緣為止(此時(shí)的循環(huán)次數(shù)即縱向線徑)；(4)若橫向線徑或縱向線徑小于線徑分割閾值，轉(zhuǎn)第(5)步；否則，掃描橫向循環(huán)終止象素(灰度為1)的下一象素；(5)橫向線徑小于線徑分割閾值則將橫向循環(huán)掃描過的象素灰度置1；縱向線徑小于線徑分割閾值則將縱向循環(huán)掃描過的象素灰度置1；(6)若當(dāng)前象素是圖像最后1個(gè)象素則結(jié)束；否則，掃描下一象素。
這種方法能夠快速而有效地對(duì)果蠅復(fù)眼圖像邊緣進(jìn)行平滑處理，保證自動(dòng)診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。
權(quán)利要求
1.一種果蠅復(fù)眼目標(biāo)的提取方法，先對(duì)采集的果蠅復(fù)眼圖像進(jìn)行平滑降噪處理，再對(duì)果蠅灰度化圖像進(jìn)行灰度閾值分割和對(duì)數(shù)非線性變換的方法對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，其特征在于對(duì)復(fù)眼目標(biāo)邊緣進(jìn)行平滑處理包括以下步驟(1)從第1行第1列開始掃描整個(gè)圖像；(2)若當(dāng)前象素灰度為1，掃描下一象素；否則轉(zhuǎn)第(3)步；(3)橫向循環(huán)掃描右象素直到遇到灰度值為1的象素或圖像邊緣為止；縱向循環(huán)掃描下象素直到遇到灰度值為1的象素或圖像邊緣為止；(4)若橫向線徑或縱向線徑小于線徑分割閾值，轉(zhuǎn)第(5)步；否則，掃描橫向循環(huán)終止象素的下一象素；(5)橫向線徑小于線徑分割閾值則將橫向循環(huán)掃描過的象素灰度置1；縱向線徑小于線徑分割閾值則將縱向循環(huán)掃描過的象素灰度置1；(6)若當(dāng)前象素是圖像最后1個(gè)象素則結(jié)束；否則，掃描下一象素。
全文摘要
一種果蠅復(fù)眼目標(biāo)的提取方法，先對(duì)采集的果蠅復(fù)眼圖像進(jìn)行平滑降噪處理，再用對(duì)數(shù)非線性變換對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，本發(fā)明對(duì)復(fù)眼目標(biāo)邊緣進(jìn)行平滑處理方法是從第1行第1列開始掃描整個(gè)圖像；若當(dāng)前像素灰度為1，掃描下一像素，否則轉(zhuǎn)下一面步；橫向循環(huán)掃描右像素直到遇到灰度值為1的像素或圖像邊緣為止；縱向循環(huán)掃描下像素直到遇到灰度值為1的像素或圖像邊緣為止；若橫向線徑或縱向線徑小于線徑分割閾值，轉(zhuǎn)下一步；橫向線徑小于線徑分割閾值則將橫向循環(huán)掃描過的像素灰度置1；縱向線徑小于線徑分割閾值則將縱向循環(huán)掃描過的像素灰度置1；若當(dāng)前像素是圖像最后1個(gè)像素則結(jié)束。本發(fā)明能夠?qū)墢?fù)眼圖像邊緣進(jìn)行平滑處理，提高圖像分析的準(zhǔn)確性。
文檔編號(hào)G06T5/00GK1996385SQ200610136940
公開日2007年7月11日 申請(qǐng)日期2006年12月26日 優(yōu)先權(quán)日2006年12月26日
發(fā)明者胡燕瑜, 鄧宏貴, 桂衛(wèi)華 申請(qǐng)人:中南大學(xué)