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《基于HSI顏色模型的多層彩色細(xì)胞提取技術(shù)》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、第26卷第6期計算機(jī)仿真2009年6月文章編號：1006—9348(2009)06—0267—05基于HSI顏色模型的多層彩色細(xì)胞提取技術(shù)侯發(fā)忠，鄒北驥，周天亮(1．中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，湖南長沙410083；2．懷化醫(yī)學(xué)高等?？茖W(xué)校，湖南懷化418000)摘要：為了克服傳統(tǒng)圖像分割方法在識別復(fù)雜背景下的細(xì)胞時存在的捕捉不全、噪聲敏感和計數(shù)不準(zhǔn)確的缺憾，構(gòu)造了一種基于HSI空間下的細(xì)胞識別新法，通過在復(fù)雜背景圖片中實選出幾部分目標(biāo)點的RGB模型信息，轉(zhuǎn)換成優(yōu)化的HIS模型，再用多圖像平均法求出其H
2、分量的直方圖范圍，并依之提取目標(biāo)特征，實現(xiàn)細(xì)胞識別及計數(shù)。仿真實驗結(jié)果表明：在處理染色不均、光照過強(qiáng)、背景復(fù)雜、細(xì)胞粘滯等特殊細(xì)胞圖片，尤其是目標(biāo)細(xì)胞與背景的色彩特征相似度高且多層分布的細(xì)胞圖片時，方法輸出的特征參數(shù)與實數(shù)吻合度高、計數(shù)準(zhǔn)確，解決了臨床應(yīng)用上多層細(xì)胞難識別的問題，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)圖像分割方法對此類圖片處理的不足。關(guān)鍵詞：顏色模型；分量；分割；特征中圖分類號：1甲75l文獻(xiàn)標(biāo)識碼：BTechnologyofMulti——storeyColorCellExtractionBasedonHSICol
3、OrModelHOUFa—zhong，ZOUBei—ji，ZHOUTian—liang(1．SchoolofInformationScienceandEngineering，CentralSouthUniversity，ChangshaHunan410083，China；2．HuaihuaMedicalCollege，HuaihuaHunan418000，China)ABSTRACT：Inordertoovercomethedefectsofthetraditionalimagesegmentation
4、methodinrecognizingcomplexcellssuchasincompletecapturing，noise—sensitiveandinaccuratecount，thearticleconstructesanewalgorithmbasedonHSIspace．ThroughselectingRGBmodelinformationofsometargetpoints，andtransformingitintotheop-timizationHISmodel，obtainingitsH
5、—componentofthehistogram，thecellrecognitionandcountarerealized．Thesimulationresultsshowthatthismethodcansolvethemulti—cellrecognitionproblembetter．KEYWORDS：Colormodel；Components；Segmentation；Characteristics的要求。l引言圖形處理技術(shù)在自己的領(lǐng)域做出了積極的響應(yīng)，自Ne·紅細(xì)胞計數(shù)是反映骨髓造血功能的重
6、要指標(biāo)，對血液病vatia?發(fā)表第1篇彩色圖像邊緣檢測論文以來，人們提出了的診斷，療效判斷及愈后復(fù)查有著十分重要的價值，隨著醫(yī)多種細(xì)胞分割方案，歸納來說，可分為三種：直方圖門限技學(xué)技術(shù)的微型化發(fā)展，對細(xì)胞計數(shù)準(zhǔn)確率要求也越來越高，術(shù)、色彩空間聚類法以及模糊聚類法。在直方圖門限技術(shù)如骨髓網(wǎng)織紅細(xì)胞和外周網(wǎng)織紅細(xì)胞微量增加與否，是診斷中，最具代表性是Tominaga，Holla，R．Ohtander。Tominaga提有無釋放障礙癥的重要參數(shù)。另外，在區(qū)分貧血增生性高出將RGB色彩空間轉(zhuǎn)換成HVC或其它空間
7、，再分別求出H、低、觀察貧血療效、檢測骨髓移植后的造血功能以及鑒別失V、C的一維直方圖，尋找最明顯的峰值進(jìn)行分割；Holla提血性貧血、原發(fā)性再生障礙性貧血、純紅細(xì)胞再生障礙性貧出將RGB色彩空間轉(zhuǎn)換成RG、YB、I，再將這三個通道用帶血、繼發(fā)性再生障礙性貧血、骨髓增生異常綜合征(MDS)，幼通濾波器平滑，然后在二維RG—YB中尋找峰值和基點進(jìn)行紅細(xì)胞成熟不良等疾病種類時，臨床上需要動態(tài)觀察細(xì)胞的分割；R．Ohtander提出采用了九個色彩特征：R、G、B、H、準(zhǔn)確變化數(shù)。這就對細(xì)胞計數(shù)的準(zhǔn)確率和層次提
8、出了更高S、V、Y、I、Q，對這九個特征分別計算直方圖，選擇最好的峰值作為門限進(jìn)行分割。這些經(jīng)典算法從不同的角度很大程收稿日期：2008—06一O1修回日期：2008—09—02度探討和解決了彩色細(xì)胞計數(shù)問題，但都有一個共同的前提．——267．——條件是圖像都需有明顯的峰值。如果醫(yī)學(xué)圖像的特殊，如染色、光照、背景、粘滯度等的差異，尤其是目標(biāo)細(xì)胞與背景色彩特征相似度極高且目標(biāo)對象與背景無明顯峰值時，上述的方法會存在圖像捕捉不全和噪聲敏感及計數(shù)
