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        基于粘連邊界脊線標(biāo)記的蟲卵圖像分割

        2013-07-22 09:03:02劉穎哈斯蘇榮阿木古楞
        計(jì)算機(jī)光盤軟件與應(yīng)用 2013年4期
        關(guān)鍵詞:分水嶺

        劉穎 哈斯蘇榮 阿木古楞

        摘 要:蟲卵圖像分割是實(shí)現(xiàn)獸醫(yī)寄生蟲學(xué)蟲卵檢查技術(shù)數(shù)字化的重要基礎(chǔ).本文根據(jù)圖像分割相關(guān)理論,提出了基于粘連邊界脊線標(biāo)記算法分割蟲卵圖像.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法對分水嶺算法進(jìn)行合理改進(jìn),取得了較好的分割效果,實(shí)現(xiàn)了粘連蟲卵圖像的自動(dòng)分割.

        關(guān)鍵詞:蟲卵圖像;分水嶺;粘連邊界脊線

        中圖分類號:TP391.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1007-9599 (2013) 04-0000-02

        1 引言

        近幾年,國內(nèi)外通過運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù)對蟲卵圖像進(jìn)行識別及計(jì)數(shù)的研究,已取得一些應(yīng)用成果[1].

        但是,國內(nèi)外很少對蟲卵分割進(jìn)行系統(tǒng)研究,而蟲卵圖像的分割對蟲卵圖像的后續(xù)處理及結(jié)果分析極其重要,是蟲卵特征提取及識別計(jì)數(shù)的重要前提.本實(shí)驗(yàn)在蟲卵圖像中能夠快速準(zhǔn)確定位目標(biāo)蟲卵,利用粘連邊界脊線進(jìn)行標(biāo)記,改變粘連蟲卵的連通性,分割出單個(gè)蟲卵圖像并保存,為蟲卵圖像后續(xù)的特征提取和識別計(jì)數(shù)奠定基礎(chǔ). 具有很好的理論和實(shí)踐意義。

        2 基本原理

        2.1 求取最適閾值

        方法步驟描述如下:

        (1)求出圖像的最大灰度值和最小灰度值,分別記為Zmax和Zmin ,令初始閾值To=(Zmax+Zmin)/2;

        (2)根據(jù)閾值將圖像分割為前景區(qū)和背景區(qū),分別求出二者的平均灰度值Ea 和Eb ;

        (3)求出新閾值Tk+1=(Ea+Eb)/2;

        (4)若Tk+1=Tk ,即所得為最佳閾值;否則轉(zhuǎn)(2),繼續(xù)迭代;

        (5)利用最適閾值對圖像進(jìn)行二值化得到二值圖像.

        2.2 獲取目標(biāo)邊緣

        分水嶺算法[8]是把圖像看成一幅“地形圖”,圖中亮度較強(qiáng)的區(qū)域像素值較大,而較暗的區(qū)域像素值較小,通過尋找“匯水盆地”和“分水嶺界限”,對圖像進(jìn)行分割.分水嶺計(jì)算的思路:逐漸增加灰度閾值,每當(dāng)它大于一個(gè)局部極大值時(shí),就把當(dāng)時(shí)的二值圖像與前一個(gè)時(shí)刻的二值圖像進(jìn)行邏輯異或操作,從而確定出灰度局部極大值的位置.根據(jù)所有灰度局部極大值的位置集合就可確定分水嶺.本文采用距離變換的分水嶺算法,將距離變換得到的灰度距離圖像進(jìn)行分水嶺分割,得到標(biāo)記二值圖像.

        3 基于粘連邊界脊線標(biāo)記算法

        3.1 算法的實(shí)現(xiàn)步驟

        (1)預(yù)處理:采用迭代法求取最適閾值法得到蟲卵二值圖像.

        (2)初步分割:標(biāo)記圖像,根據(jù)蟲卵目標(biāo)坐標(biāo)范圍,將目標(biāo)蟲卵與背景區(qū)域分離,保存為不同尺寸圖像.

        (3)粘連分割:粘連圖像先進(jìn)行距離變換水嶺分割,再利用邊緣標(biāo)記粘連脊線.

        (4)保存 經(jīng)過分離處理的單個(gè)蟲卵圖像.

        3.2 結(jié)果分析

        對比最小誤差閾值分割法(圖4(b))、最大熵閾值分割法(圖4(c))、Otsu閾值分割法(圖4(d))等常用閾值分割算法,本文采用迭代法求取的閾值為目標(biāo)蟲卵最適閾值,對蟲卵圖像的二值化效果顯著,圖4(a)中二值化結(jié)果清晰地顯示,采用此方法,目標(biāo)蟲卵區(qū)域與背景區(qū)域能夠很好地區(qū)分開來,目標(biāo)蟲卵邊緣點(diǎn)可以準(zhǔn)確定位,有效提取完整的圖像輪廓,檢測到的邊緣定位準(zhǔn)確且連續(xù)性更強(qiáng).最大限度地減少非目標(biāo)噪點(diǎn)的干擾,將蟲卵目標(biāo)完整輪廓清晰地顯示出,為后續(xù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果實(shí)現(xiàn)的精準(zhǔn)度提供前提條件.

        對蟲卵二值圖像直接應(yīng)用分水算法效果不夠理想,容易產(chǎn)生過分割現(xiàn)象,如圖5所示.對比發(fā)現(xiàn),本文采用粘連邊界脊線標(biāo)記算法粘連分離效果明顯,有效避免了過分割現(xiàn)象,不僅能夠準(zhǔn)確快速地標(biāo)記蟲卵邊緣及其輪廓,而且能夠有效提取粘連蟲卵的粘連邊界脊線(圖3(a)),很好地改變粘連蟲卵連通性,得到連通標(biāo)記圖像,進(jìn)而可以分別得到單個(gè)蟲卵的標(biāo)記圖像,效果顯著,為蟲卵的快速準(zhǔn)確分離提供準(zhǔn)確標(biāo)記.

        4 結(jié)論

        通過實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的準(zhǔn)確、有效的粘連蟲卵圖像分割方法.利用粘連邊界脊線進(jìn)行標(biāo)記,改變粘連蟲卵的連通性,分割出單個(gè)蟲卵圖像并保存,為蟲卵圖像后續(xù)的特征提取和識別計(jì)數(shù)奠定基礎(chǔ).

        參考文獻(xiàn)

        [1]CASTANON C A B,F(xiàn)RAGAA J S,F(xiàn)ERNANDEZ S,et al.Biological shape characterization for automatic image recognition and diagnosis of protozoan parasites of the genus Eimeria [J].Pattern Recognition,2007,40:1899-1910.

        [2]付忠良.圖象閾值選取方法的構(gòu)造[J].中國圖象圖形學(xué)報(bào),2000,5(A)(6):466-469.

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