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        熒光試條圖像分割

        2016-05-16 18:58:15伊騰增
        科教導刊·電子版 2016年9期
        關鍵詞:圖像分割

        伊騰增

        摘 要 目前熒光試條的定量檢測方法絕大多數(shù)采用光電反射法,光電反射法需要對試條進行定位并且需要傳動裝置。本文用工業(yè)相機獲取熒光試條的圖像信息,并用圖像處理的方法對試條檢測線和質控線進行自動識別,首先對采集到的原始圖像進行分段線性變換對圖像做增強,再做初步分割然后再用大津閾值法得出分割閾值,最后用區(qū)域生長法對圖像檢測線和質控線進行分割。實驗結果表明該方法可以用來分割熒光試條,并且分割效果比較理想。

        關鍵詞 熒光試條 圖像分割 區(qū)域生長 大津閾值 定量檢測

        中圖分類號:TP391.41 文獻標識碼:A

        0引言

        免疫層析法是一種能夠快速檢測病原體的方法,該方法將抗原抗體作為檢測對象,并采用光學或電磁學方法檢測標記物光強或電信號大小,實現(xiàn)對待測物濃度的間接檢測。該方法具有特異性強、結果準確、操作簡便、檢測快速、可單人份檢測等特點,被廣泛應用于醫(yī)學檢驗、食品安全、毒品抽檢等現(xiàn)場快速測試領域。試條上熒光區(qū)域的亮度就反映了抗原抗體之間的相互作用的情況,可以通過提取熒光信號來達到疾病檢測的目的。

        1熒光試條定量檢測原理

        待測液通過層析作用向前移動,溶解結合墊上固化的熒光標記物后與之反應。當待測液移動至抗原的檢測帶時,待測物和試劑的復合物與之發(fā)生特異性結合后被截留,結合物在檢測線上富集,附著的結合物含量與樣品中待測物含量成線性關系。

        2熒光信號的采集及預處理

        本文采用面陣CMOS作為圖像采集裝置。本文的圖像采集裝置是用波長375納米的平面光LED做光源、CMOS圖像傳感器和投射波長615納米的濾光片組成。CMOS圖像傳感器用于采集經(jīng)過濾光片的圖像信號,經(jīng)過濾光片采集到得熒光試條圖像信號。

        由于采集熒光圖像時受外界干擾以及光照不均勻等因素的影響,所以熒光圖像存在一定的噪聲,如COMS相機的暗電流噪聲,工頻噪聲,以及試條制備是產(chǎn)生的隨機噪聲等。這些噪聲會對熒光信號的提取以及對特征值的提取產(chǎn)生影響,并且圖像目標和背景的對比度非常低,因此為了后面能成功的將圖像分割出來本文采用分段線性變換增強法對圖像進行增強。線性增強法是增強原圖像的對比度,采用分段線性變換的優(yōu)勢在于分段線性變換能夠按要求自由變化,當圖像灰度值低于128時就將灰度值乘2倍,高于128直接變成255。把試條分成左右兩半,熒光試條的檢測線以及質控線占整副圖像的面積不超過5%,并且亮度要比周圍背景高,圖像的像素點總數(shù)為n,灰度值小于T的像素數(shù)為m,當m/n<5%,且m+1/n>5%時得到的閾值T就等于初步分割閾值。

        對分割后的圖像非零點用大津閾值分割進行圖像分割求出分割閾值Ta,大津閾值又稱為最大類間方差法。將圖像的前景區(qū)域的平均值求出來,再將圖像背景區(qū)域的平均值求出來,還要求出整幅圖像的平均灰度,找出一個閾值使前景區(qū)域的平均灰度值以及背景區(qū)域的平均灰度值和整幅圖像的平均灰度值間的差別最大。這種算法是以最小二乘法為基礎推導出來的。

        圖像分割的目的是將圖像按顏色紋理等劃分成多個不重疊的區(qū)域。分割方法包括很多種主要可以分成基于閾值的分割方法、基于區(qū)域的分割方法、基于邊緣的分割方法以及基于特定理論的分割方法等。區(qū)域生長也是圖像分割法的一種,這種方法根據(jù)事先定義的準則將相關的像素以及區(qū)域結合成更大的目標區(qū)域的過程。該過程先要選擇一個生長點,然后確定生長準則,最后要確定生長停止條件。

        由于本文的圖像是灰度圖像,圖像上檢測線和控制線比周圍都有亮因此本文用3€?的矩陣去遍歷整個圖片并計算矩陣內(nèi)所有像素點的平均灰度值,當搜索全部圖像后平均灰度值最大的區(qū)域就是生長點區(qū)域。我們對生長點周圍8領域內(nèi)進行判斷,待測像素點的灰度值大于前面求出的閾值Ta那么我們就將這些像素點標記,當沒有生長點能夠被加入生長區(qū)域時生長停止。

        3實驗結果與分析

        從圖1中我們可以看出該算法對熒光圖像的分割效果比較理想,和人為分割的效果基本相近。

        參考文獻

        [1] K.Faulstich,R.Gruler,M.Eberhard and K.Haberstroh. Developing rapid mobile POC systems[J].Part 1:Devices and applications for lateral-flow immunodiagnostics.IVD Technology,2007,13(6):47-53.

        [2] K.Faulstich,R.Gruler,M.Eberhard and K. Haberstroh.Developing rapid mobile POC systems[J].Part 2:Nucleic acid based testing platforms.IVD Technology,2007,13(7).

        [3] 高躍明,李天麒,林傳陽,等.熒光免疫層析試條光電信號處理及特征量選取[J].電子測量與儀器學報,2015,29(5):662-668.

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