陳 潔，雷 萌

（1. 西藏民族大學(xué) 信息工程學(xué)院，陜西 咸陽 712082；2. 西藏自治區(qū)光信息處理與可視化技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，陜西 咸陽 712082）

0 引言

圖像處理技術(shù)是細(xì)胞顯微圖像分析的重要手段，通過對細(xì)胞顯微圖像的去噪、增強(qiáng)、平滑、輪廓檢測、目標(biāo)分割等操作，可以對細(xì)胞進(jìn)行識別、特征提取、特征統(tǒng)計(jì)等，從而為醫(yī)學(xué)、藥理學(xué)研究分析提供幫助[1-2]。

脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PCNN（Pulse Coupled Neural Network）是一種較新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，模擬哺乳動物視覺皮層神經(jīng)元對視覺信號的反應(yīng)。其特點(diǎn)是無需通過大量訓(xùn)練，且處理過程符合人類視覺特征，因此在圖像處理領(lǐng)域有其獨(dú)特的應(yīng)用優(yōu)勢和前景。本文研究了圖像增強(qiáng)技術(shù)[3-5][8-10]，選擇基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNN）的方法對乳鼠心肌細(xì)胞圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。

1 PCNN模型

脈沖耦合神經(jīng)元由接收輸入域、非線性連接調(diào)制域和脈沖產(chǎn)生域三部分組成[6]。接收輸入域由線性連接輸入L和反饋輸入F兩部分組成。線性連接輸入部分接收鄰域神經(jīng)元突觸的輸入信號，反饋輸入除了接收鄰域神經(jīng)元的反饋信號外，還接收來自外界的刺激信息輸入。兩個輸入通道的信號經(jīng)過調(diào)制域形成內(nèi)部活動項(xiàng)U，當(dāng)U大于動態(tài)閾值E時，神經(jīng)元點(diǎn)火，發(fā)出脈沖信號。同時，脈沖信號被反饋回閾值調(diào)整模塊，動態(tài)閾值 E被提升到 VE（VE>U），神經(jīng)元不再發(fā)出脈沖。接著，動態(tài)閾值E根據(jù)衰減時間常數(shù)αE發(fā)生衰減，直到U>E，再次發(fā)出脈沖信號?，F(xiàn)階段圖像處理領(lǐng)域較流行的簡化的PCNN模型[8]如圖1所示，該簡化模型從反饋輸入F中去掉了鄰域神經(jīng)元的反饋信號，只接收外界信息輸入（在圖像處理中一般以該像素灰度值S作為F輸入）。圖1所示的簡化PCNN模型的數(shù)學(xué)公式如式（1）到式（5）。

圖1 簡化PCNN神經(jīng)元示意圖Fig.1 Simplified PCNN neuron diagram

以上公式中，n是脈沖點(diǎn)火迭代次數(shù)，F(xiàn)ij為外部輸入信號，等于該像素灰度值Sij。Lij為鄰域神經(jīng)元連接輸入，VL為連接輸入的固有電勢，Wijkl為內(nèi)部連接矩陣，存儲對鄰域神經(jīng)元連接的加權(quán)系數(shù)。Uij為內(nèi)部活動項(xiàng)，β為連接強(qiáng)度系數(shù)。Eij為動態(tài)閾值，VE為閾值調(diào)整部分的固有電勢，e-αE為動態(tài)閾值E的時間衰減常數(shù)。Yij為PCNN的脈沖輸出函數(shù)。

2 PCNN圖像增強(qiáng)

圖像增強(qiáng)的目的是根據(jù)圖像的具體使用場景，突出感興趣目標(biāo)的輪廓，增加前背景對比度，提高目標(biāo)特征的可識別性，改進(jìn)圖像的質(zhì)量，以滿足特定應(yīng)用場景下的分析需要。人眼的主觀亮度變化感知和物理亮度變化符合韋伯-費(fèi)希納定律，即人眼對亮度變化的感知跟實(shí)際亮度變化不成正比，而是類似對數(shù)關(guān)系。石美紅、張軍英等根據(jù)人眼對圖像亮度感知機(jī)制，用改進(jìn)的PCNN方法對圖像增強(qiáng)[9-10]。文獻(xiàn)[9]使用式（6）的輸出結(jié)果替代原PCNN輸出，增加目標(biāo)亮度。并結(jié)合拉普拉斯算子修改神經(jīng)元動態(tài)閾值初始值，用以模擬人眼的馬赫帶效應(yīng)，使圖像邊緣處的神經(jīng)元更容易點(diǎn)火，目標(biāo)邊緣像素對比度更強(qiáng)。

式（6）中，EnhIij表示神經(jīng)元(i,j)點(diǎn)火后的輸出信號，Bri是圖像中最大亮度值，αE是 PCNN動態(tài)閾值時間衰減常數(shù)，k是神經(jīng)元(i,j)的點(diǎn)火時間順序，Yij是PCNN點(diǎn)火脈沖信號。此方法被證明可以提升圖像亮度，增強(qiáng)圖像邊緣，使輪紋理細(xì)節(jié)更突出。因此本文采用該方法處理乳鼠心肌細(xì)胞圖像，使細(xì)胞肌纖維紋理更清晰，可辨識度更高，為進(jìn)一步研究分析提供有力依據(jù)。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)使用 Matlab7.0，分別采用本文第 3節(jié)PCNN圖像增強(qiáng)和形態(tài)學(xué)圖像重建方法[15-16]，對乳鼠心肌細(xì)胞圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。圖3是用形態(tài)學(xué)重建方法對原圖進(jìn)行了增強(qiáng)。圖4是PCNN增強(qiáng)圖像，圖5是PCNN增強(qiáng)后進(jìn)行了直方圖均衡化處理的圖像。可以看出，圖5比圖3細(xì)胞肌紋理更清晰，亮度更均勻，目標(biāo)邊緣輪廓保持更完整。實(shí)驗(yàn)表明，PCNN圖像增強(qiáng)方法對于處理細(xì)節(jié)性較強(qiáng)的圖像，既能提高圖像亮度，增強(qiáng)前背景對比度，又能較好地保留細(xì)微紋理及輪廓。

圖2 原圖像Fig.2 The original image

圖3 形態(tài)學(xué)重建圖像Fig.3 The image processed by morphological reconstruction

4 結(jié)論

本文采用的基于PCNN的圖像增強(qiáng)方法較適合像心肌細(xì)胞顯微圖像這類前景背景分明、需要突出細(xì)節(jié)的圖像。本文采用的方法基于原圖像最大灰度值對數(shù)，對整體亮度較暗的圖像有一定增強(qiáng)作用，但處理后的圖像灰度范圍仍較窄，進(jìn)行圖像均衡化處理后，獲得了更好的效果。

圖4 PCNN增強(qiáng)圖像Fig.4 The image enhanced by PCNN

圖5 進(jìn)行直方圖均衡化Fig.5 Processed by histogram equalization

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