張?zhí)m鳳　郭丹

摘 要：目的：介紹Matlab軟件對免疫組化彩色圖像的空間轉(zhuǎn)換。方法：通過Matlab軟件中的工具箱來對免疫組化的圖像進行處理。結(jié)果：將彩色圖像從RGB彩色空間轉(zhuǎn)換為HSI彩色空間。結(jié)論：Matlab軟件中的工具箱能成功地將免疫組化的彩色圖像從RGB彩色空間轉(zhuǎn)換為HSI彩色空間。

關(guān)鍵詞：Matlab軟件；免疫組化彩色圖像；免疫組化彩色圖像

在Matlab軟件中常用的有紅、綠、藍(lán)三基色（RGB）彩色空間、YUV（YCbCr）彩色空間、YIQ（Brightness Intensity Saturation）彩色空間、HSV（Hue Saturation Value）彩色空間以及HSI（Hue Saturation Intensity）彩色空間等[1]，用可以接受的方式在執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)下簡化彩色規(guī)范這就是彩色空間的用途[2]。用Matlab工具箱處理圖像，RGB（紅、綠、藍(lán)）彩色空間較為常用，彩色視頻等領(lǐng)域在該彩色空間應(yīng)用較廣泛。而HSI滿足人們的顏色描述和解釋方式，此彩色空間在將圖像放入各種顏色和灰度信息上具有優(yōu)勢，因而更加符合灰度處理技術(shù)要求[3-4]。每一種顏色空間都有各自的優(yōu)缺點，所以在圖像處理中，人們要根據(jù)圖像本身的特點來選擇合適的顏色空間進行下一步的操作[3]。

RGB彩色空間里別的顏色都是由紅、藍(lán)、綠這三種色彩的疊加而成，每種顏色出現(xiàn)在原色光譜分量中，其中，紅色用R來表示，綠色用G來表示，而藍(lán)色用B來表示。一幅RGB圖像的每個像素點由三個分量構(gòu)成，可以被看成是三幅灰度圖像。灰度圖像有256個亮度水平級，紅、藍(lán)、綠三種色彩疊加就可以稱為“真彩色”，形成的顏色有千萬種多。在Matlab中一幅RGB圖像是彩色像素的一個數(shù)組，在特定空間位置上每一個彩色像素點都有所對應(yīng)的彩色圖像的紅、綠、藍(lán)三個分量。在RGB彩色空間中，由三種顏色疊加可以形成其它的顏色，所以也稱為加色模式。而HSI彩色空間是從人的視覺系統(tǒng)出發(fā)，在對色彩的描述中用色調(diào)（Hue）、飽和度（Saturation）和亮度（Intensity）來表示。色調(diào)是決定顏色本質(zhì)的最基本屬性；飽和度是指顏色的深淺，飽和度值的大小反映了顏色的深淺，當(dāng)值越高時，顏色也就越深；亮度是指光波在視網(wǎng)膜作用所產(chǎn)生的效果，物體的反射系數(shù)決定了亮度的大小，如果反射系數(shù)大，亮度就大，反射系數(shù)小，那么亮度也就小。而免疫組化的圖像最開始多是RGB彩色空間，為了在圖像處理中能達到最佳的效果，必須要進行空間轉(zhuǎn)換。

在文章實驗中用Matlab工具箱中的rgbTohsi（）函數(shù)將RGB原圖圖像轉(zhuǎn)換為HSI灰度圖像。把采集的免疫組化彩色圖像在不同區(qū)域用RGB三基色的顏色值分析，提取獲得陽性細(xì)胞特征在RGB三色空間中的分布概況，每個陽性像素在坐標(biāo)上的紅（R）、綠（G）、藍(lán)（B）RGB三色分布差異。在理論上棕褐色的R分量值要大于B分量值；而藍(lán)色或紫色的B分量值會比R分量值大，因此陽性細(xì)胞圖像上的每一個像素都會出現(xiàn)R>B[5]。在Matlab7.6（2013a）環(huán)境下對Ki-67實際圖像進行像素的顏色檢測，分析陽性像素的色彩信息。在圖像中隨機抽取了50個陽性像素點進行分析，各像素的R、G、B值關(guān)系如圖1所示。對免疫組化彩色圖像在進行預(yù)處理之前先將彩色圖像從RGB彩色空間轉(zhuǎn)換為HSI彩色空間，在HSI彩色空間可以減少圖像處理和分析的工作量。免疫組化彩色圖像的RGB彩色空間轉(zhuǎn)換為HSI彩色空間后，應(yīng)用Matlab工具箱中的直方圖處理增強后可以發(fā)現(xiàn)陽性細(xì)胞區(qū)域的背景相比原圖得到了較大的增強，而且在顏色上也發(fā)生了變化，如圖2所示。這是由于在圖像增強的同時，它們所對應(yīng)的同一個像素上的R、G、B三個分量也都有變化，相對數(shù)值也發(fā)生了變化，圖像的顏色也就會發(fā)生變化。

處理后的在HSI色彩空間圖像顏色對比更加鮮明，在應(yīng)用計算機視覺算法對彩色圖像處理過程中，HSI色彩空間比RGB色彩空間更加符合人的視覺特性，而且HSI色彩空間是相互獨立的，可以分開對圖像進行處理[6]，也為后面的圖像處理奠定基礎(chǔ)。而且在應(yīng)用計算機視覺算法對彩色圖像處理過程中，HSI色彩空間比RGB色彩空間更加符合人的視覺特性，而且HSI色彩空間是相互獨立的，可以分開對圖像進行處理。

參考文獻

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[2]雷健，楊靜宇，曹雨龍.肺癌細(xì)胞識別彩色圖像處理系統(tǒng)[J].自動化學(xué)報，1996，22（3）：382-38.

[3]羅述謙，周果宏.醫(yī)學(xué)圖像處理與分析[M].北京：科學(xué)出版社，2010.

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[5]王慧，江鋒，葉永安，等.基于混合顏色空間的免疫組化圖像分割研究[J].計算機工程，2011，5（37）：22-24.

[6]李靜.免疫組化顯微圖像分割與分析技術(shù)的研究[D].山東：濟南大學(xué)，2010，19-20.

作者簡介：張?zhí)m鳳（1978-），女，江西新余人，贛南醫(yī)學(xué)院，講師，碩士，主要研究方向：醫(yī)學(xué)圖像數(shù)字化處理和人體解剖學(xué)教學(xué)。

郭丹（1979-），女，江西南康人，贛南醫(yī)學(xué)院，講師，碩士，主要研究方向：組織學(xué)和胚胎學(xué)教學(xué)。