一種牛奶體細胞圖像分割方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于圖像處理技術領域，具體涉及用于基于圖像處理過程中的牛奶體細胞識別時的分割方法。
【背景技術】
[0002]牛奶體細胞數(SCC)是國家規(guī)定所有乳制品企業(yè)在生產過程中用于衡量產品是否達標的一個重要指標，其需要測量出每毫升牛奶中含有的體細胞數目。在對細胞的數量進行測量之前，體細胞的分割是最重要的步驟，因為對牛奶體細胞的分割的好壞，直接影響著后期對體細胞數量進行測量的準確度。
[0003]隨著國內外乳制品行業(yè)的飛速發(fā)展，對牛奶質量檢測更加的嚴格，關乎著人們的身體健康。數字圖像技術的出現，國內外相關領域開始尋求基于圖像處理的細胞分割、計數的解決方案并用于體細胞數的檢測，但現成的圖像處理技術不能準確地對體細胞進行分害J，主要原因如下:1)牛奶中的體細胞在空間分布上可能會出現重疊；2)牛奶體細胞會出現粘連情況；3)在不同發(fā)育階段，體細胞的大小有差異；4)捕獲的牛奶體細胞圖像中可能會存在灰度分布不均勻，背景亮度不一致；5)給體細胞染色的方法存在過多的人工干預因素導致測量不準確。
[0004]為解決牛奶體細在分割時出現的問題，目前在國內外的相關研宄機構對此提出了許多解決方案，其中與本發(fā)明最接近的技術方案包括:謝風英(基于數學形態(tài)學的免疫細胞圖象分割。中國圖象圖形學報，2002)中提出了一種結合Watershed和直方圖勢函數的免疫細胞圖像分割算法，算法速度快、精確度高，但該方法需要在細胞目標的面積比相差不大的情況下才有較好的效率，而且其沒有實現全自動無監(jiān)督分割。胡炯炯(基于形態(tài)學約束的B-Snake模型的細胞圖像自動分割方法。中國圖象圖形學報，2005)中提出了一種自動分割算法，結合數學形態(tài)學和受約束的B樣條活動輪廓模型，能比較準確的定位細胞邊界且能有效的分析重疊細胞。叢培盛(分水嶺算法分割顯微圖像中重疊細胞。中國圖象圖形學報，2006)則提出使用形態(tài)學中的分水嶺算法解決顯微圖像中重疊細胞的分割問題，該算法沒有解決因光照明顯不均勻導致的細胞粘連等問題。劉俊麗(牛乳體細胞圖像處理及計數方法的研宄。內蒙古農業(yè)大學，2007)中提出一種基于種子填充和形態(tài)學的圖像分割方法，并通過圖像連通判別進行牛奶體細胞計數，該方法由于需要圖像分割、形態(tài)學處理進行交互進行，不能自動化進行。薛河儒(牛乳體細胞彩色圖像分割方法的研宄。內蒙古農業(yè)大學，2007)中提出基于分水嶺算法及圖像融合技術的二維彩色圖像分割算法，實現了對彩色圖像的分割，其不足之處在于牛奶涂片與成像方法、堆積細胞分離方法缺乏有效處理。
[0005]綜上所述，對牛奶體細胞的分割問題，由于存在細胞粘連、細胞重疊、細胞的大小以及在檢測過程中光照問題，由此導致直接運用圖像處理技術無法準確分割體細胞，為此，本發(fā)明提一種最大類間方差與腐蝕的牛奶體細胞分割方法。

【發(fā)明內容】

[0006]針對現有技術存在的不足，本發(fā)明的目的在于提出一種基于最大類間方差與腐蝕的牛奶體細胞分割方法。它解決的技術問題是因牛奶體細胞粘連重疊、捕獲圖像中細胞灰度分布不均勻，背景亮度不一致以及存在的人為因素導致不能準確分割。
[0007]本發(fā)明解決技術問題所采用的技術方案是:
[0008]一種基于最大類間方差與腐蝕的牛奶體細胞圖像分割方法，其包括以下步驟:
[0009](I)獲取體細胞圖像，使用乳液樣本和熒光染色劑混合，將其放入特質的載玻片中并用激光照射，由于體細胞染色之后會發(fā)出紅光，再通過專業(yè)高清數碼攝像頭并進行濾波，使得只有熒光通過，得到基于RGB模型的體細胞圖像；
[0010](2)利用得到的體細胞圖像并分析熒光透過的RGB分量，使用分量法對圖像進行灰度化處理，考慮細胞的灰度分布不均勻，本發(fā)明僅采用圖像的R分量對細胞圖像進行灰度處理；
[0011](3)對步驟(2)中得到的灰度圖像利用最大類間方差法對牛奶體細胞進行前景和背景的分割，得到二值化圖像I;
[0012](4)在步驟(3)中得到的細胞分割圖像中會存在細胞的粘連問題，本發(fā)明使用基于數學形態(tài)學的方法來處理細胞粘連情況，即對分割之后的圖像I進行腐蝕操作，最后得到以單個細胞為單連通域的二值化圖像。
[0013]所述使用熒光染色劑和牛奶乳液混合，利用體細胞染色后會發(fā)出熒光的特性，并考慮到光線干擾導致圖像背景不一致的問題，其特征在于步驟(I)中通過激光照射并調整濾光片使得只有細胞的熒光可以透過，最后得到一個個細胞“亮點”的RGB圖像。
[0014]所述對得到的RGB圖像進行灰度化，本發(fā)明針對步驟(I)得到的圖像進行RGB各個分量進行分析，為了保持圖像的灰度值比較一致，最后得到結論僅采用R分量對圖像進行灰度化。
[0015]所述基于最大類間方差法與腐蝕的細胞分割方法，主要利用得到的體細胞灰度圖像中都是單連通的體細胞“亮點”的特征，對其進行二值化處理并用腐蝕操作對粘連的體細胞進行分離。
[0016]通過采用上述技術，與現有技術相比，本發(fā)明具有的優(yōu)點正在于其實現過程簡單，解決了傳統(tǒng)由于細胞的粘連、光線的干擾無法準確地對細胞進行分割，并減少了人工的干擾和計算量，為下一步對體細胞數量的統(tǒng)計提供了一種好的方法。
【附圖說明】
[0017]圖1為本發(fā)明體細胞分割框架示意圖；
[0018]圖2為本發(fā)明實施例中捕獲的牛奶體細胞圖；
[0019]圖3為本發(fā)明實施例中體細胞粘連圖像；
[0020]圖4為圖3經過處理后的去粘連分割圖像。
【具體實施方式】
[0021]下面結合附圖對本發(fā)明進行進一步的說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅用于解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0022]如圖1-圖4所示，本發(fā)明的基于最大類間方差法和腐蝕的牛奶體細胞分割方法具體采取了如下步驟:
[0023](I)將牛奶乳液和熒光染色劑混合，利用其染色之后會發(fā)光的特點，利用專業(yè)高清數碼攝像頭并使用特定的濾光片，最后得到只有熒光通過的體細胞圖像E。
[0024](2)利用得到的體細胞圖像并分析熒光透過的RGB分量，圖像E中可以看出去圖像中的體細胞主要都是紅色的亮點，為了保證得到的灰度圖像的灰度值保持一致，我們僅采用R分量對圖像進行灰度化處理，得到灰度圖像G，本實施例中，圖2為實施例中捕獲的牛奶體細胞圖像。
[0025](3)對灰度圖像G中的牛奶體細胞進行分割操作，先運用最大類間方差法OTSU對其做圖像二值化分割得到圖像B，再運用形態(tài)學中的腐蝕運算對圖像中體細胞粘連情況進行分離，即C = B ΘΕ，從而得到圖像C= {Lu| u = I, 2,, v }，其中E為結構元素，Lu為對圖像B處理后得到圖像中的第u個連通區(qū)域，V為圖像C中的連通區(qū)域個數。其中的連通區(qū)域即為體細胞。本實施例中，圖3為實施例中細胞粘連圖像，圖4為處理之后去粘連的分害_像。
[0026](4)觀察步驟(3)得到的細胞分割圖像，可以很準確的得到每一個體細胞，以此為進一步體細胞統(tǒng)計提供了很重要的預處理方法。
[0027]實施本發(fā)明后，可有效地克服減少人工干擾并解決因細胞背景不一致、細胞出現空間上分布不均勻的粘連情況而導致不能準確分割細胞的問題，即使捕獲圖中的體細胞面積很小，該方法都可以準確分割，這為進一步進行體細胞的數量統(tǒng)計提供有效的預處理方法。
[0028]本說明書實施例所述的內容僅僅是對發(fā)明構思的實現形式的列舉，本發(fā)明的保護范圍不應當被視為僅限于實施例所陳述的具體形式，本發(fā)明的保護范圍也及于本領域技術人員根據本發(fā)明構思所能夠想到的等同技術手段。
【主權項】
1.一種牛奶體細胞圖像分割方法，其包括以下步驟: (1)獲取體細胞圖像，使用乳液樣本和熒光染色劑混合，將其放入特質的載玻片中并用激光照射，由于體細胞染色之后會發(fā)出紅光，再通過專業(yè)高清數碼攝像頭并進行濾波，使得只有熒光通過，得到基于RGB模型的體細胞圖像； (2)利用得到的體細胞圖像并分析熒光透過的RGB分量，使用分量法對圖像進行灰度化處理，考慮細胞的灰度分布不均勻，本發(fā)明僅采用圖像的R分量對細胞圖像進行灰度處理； (3)對步驟(2)中得到的灰度圖像利用最大類間方差法對牛奶體細胞進行前景和背景的分割，得到二值化圖像I ; (4)在步驟(3)中得到的細胞分割圖像中會存在細胞的粘連問題，使用基于數學形態(tài)學的方法來處理細胞粘連情況，即對分割之后的圖像I進行腐蝕操作，最后得到以單個細胞為單連通域的二值化圖像。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于:所述使用熒光染色劑和牛奶乳液混合，利用體細胞染色后會發(fā)出熒光的特性，并考慮到光線干擾導致圖像背景不一致的問題，步驟(I)中通過激光照射并調整濾光片使得只有細胞的熒光可以透過，最后得到一個個細胞“亮點”的RGB圖像。
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于:所述對得到的RGB圖像進行灰度化，針對步驟(I)得到的圖像進行RGB各個分量進行分析，為了保持圖像的灰度值比較一致，最后得到結論僅采用R分量對圖像進行灰度化；利用得到的體細胞灰度圖像中都是單連通的體細胞“亮點”的特征，對其進行二值化處理并用腐蝕操作對粘連的體細胞進行分離。
【專利摘要】一種牛奶體細胞圖像分割方法，其包括以下步驟：(1)獲取體細胞圖像，使用乳液樣本和熒光染色劑混合，將其放入特質的載玻片中并用激光照射，由于體細胞染色之后會發(fā)出紅光，再通過專業(yè)高清數碼攝像頭并進行濾波，使得只有熒光通過，得到基于RGB模型的體細胞圖像；(2)利用得到的體細胞圖像并分析熒光透過的RGB分量，使用分量法對圖像進行灰度化處理，考慮細胞的灰度分布不均勻，本發(fā)明僅采用圖像的R分量對細胞圖像進行灰度處理；(3)對步驟(2)中得到的灰度圖像利用最大類間方差法對牛奶體細胞進行前景和背景的分割，得到二值化圖像I；(4)在步驟(3)中得到的細胞分割圖像中會存在細胞的粘連問題，使用基于數學形態(tài)學的方法來處理細胞粘連情況，即對分割之后的圖像I進行腐蝕操作，最后得到以單個細胞為單連通域的二值化圖像。
【IPC分類】G06T7-00
【公開號】CN104835149
【申請?zhí)枴緾N201510188677
【發(fā)明人】嚴建軍, 令狐乾錦, 高炎, 高飛, 盧書芳, 毛家發(fā), 肖剛
【申請人】浙江工業(yè)大學
【公開日】2015年8月12日
【申請日】2015年4月20日