基于颜色矩阵映射的细胞图像核、浆提取方法研究

2012-10-15王萌张留龙赵运立东营市人民医院

中国医疗设备 2012年10期

王萌，张留龙，赵运立东营市人民医院

a.信息中心；b.放射科；c.设备科，山东东营 257091

0 前言

在细胞图像处理过程中，主要是对粘连细胞进行分割，形成独立的个体，以便计算各单个细胞的相关参数，如面积、直径、质心等。因此，细胞分割的准确性直接影响到后期图像处理效果。目前已有多种分割算法，这些算法在进行图像分割时各有优劣，但单一算法通常很难得到好的效果，综合多种算法进行处理可得到较理想的分割效果[1-3]。

在分割过程中，通常的做法都是直接将彩色细胞图像灰度化，但这样无疑会损失彩色图像的某些信息，特别是在推片不均产生色斑时，不能很好地将细胞从背景中分割出来，同时也不能较好地保留细胞形态。本研究尝试充分利用图像的彩色信息对细胞图像进行预处理，分别对细胞核、细胞浆进行提取，为后期图像处理提供更丰富、准确的信息。

1 RGB图与灰度图之间的关系

灰度图又称灰阶图，把黑色与白色之间按对数关系分为若干等级，成为灰度。灰度分为256阶，用灰度表示的图像成为灰度图。任何颜色都由红（R）、绿（G）、蓝（B）三原色组成，假如原来某点的颜色为RGB（R，G，B），那么，我们可以通过下面几种方法，将其转换为灰度（Gray）：

（1）公式计算法：

Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11；

Gray=(R*30+G*59+B*11)/100；

Gray =(R*28+G*151+B*77)＞＞8 ；

Gray=（R+G+B）/3。

（2）仅取单色：

Gray=R（红色通道）；

Gray=G（绿色通道）；

Gray=B（蓝色通道）。

通过上述任一种方法求得Gray后，将原来的RGB中的R、G、B统一用Gray替换，形成新的颜色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替换原来的RGB（R,G,B）就是灰度图了.转换后，灰度值的变化范围是0～255，它综合了彩色图像中3种基色的灰度级变化。

（3）RGB图的颜色矩阵映射。一幅RGB图像存储为数据矩阵，数组中的元素定义了图像中每一个像素的R、G、B颜色值，像素的颜色由保存在像素位置上的R、G、B的灰度值组合来确定，根据目标区域的偏向色限定R、G、B颜色的取值，从而使目标图像更明确。

2 图像预处理方法比较

在matlab运行环境下对彩色细胞图像进行预处理，目的是使处理后的图像更易于分割，以达到细胞提取的目的。上述（1）、（2）两种方法，将彩色图像转换成灰度图分别运用了公式法和单色法处理，而方法（3）利用了原图像的色彩信息进行颜色矩阵映射。下面将分别介绍此3种方法的实现过程：

方法（1），用函数rgb2gray直接将原RGB图像灰度化，其中函数rgb2gray使用公式计算法对彩色图像进行转换（图 1～2）。

图1 RGB图像

图2 灰度图

方法（2），选取单通道显示[4]。一副完整的图像，是由R、G、B 3个通道组成的，选择彩色图像中一个合适的通道进行分割，在matlab运行环境下显微病理涂片在R、G、B通道下的显示，见图3～5。

图3 R通道图像

图4 G通道图像

图5 B通道图像

从彩色图像上可见背景偏红，在R通道上前景和背景对比度较好，便于分割操作。所以选择图（3）进行下一步操作。

方法（3），颜色矩阵映射[5]。用交互式（impixel）获取像素值，取多个细胞核的点，以确定细胞核像素的取值范围，然后使用imadjust函数来映射彩色图像的颜色矩阵，取得细胞核、细胞浆（图6～7）。

图6 颜色矩阵映射提取细胞核

图7 颜色矩阵映射提取细胞浆

图像处理中关键技术的应用，无论对边缘检测[6]还是形态学操作，都希望图像的前景、背景对比度越明显越好。经比较：图2对比度不强，细胞浆难以与背景区分；图3提取细胞核可行，但一些外沿的细胞浆与背景色斑较难区分；图6可直接识别细胞核，背景干扰较少；图7利于提取细胞浆，细胞浆与背景区分较明显，为下一步图像处理能提供更准确的信息。本研究采用颜色矩阵映射法实现，具体实验步骤如下。

3 颜色矩阵映射法实验步骤[7-8]

用交互式（impixel）方法在图1中获取像素值，取多个细胞核（颜色深度不同）的点，按先后顺序依次显示像素值，每1行为1个点的像素值。将细胞核像素值的大体取值范围0～255转换为与之对应的0～1值（表1）。该取值用于确定一个范围参考，不必每次都做此步骤。

表1 细胞核的大体取值范围及其对应的数值转换关系

使用imadjust函数来映射彩色图像的颜色矩阵，取得有意义的部分：

此式表示，将原图像中的亮度值映射到新图像中的新参数值，low_in为最低输入值，high_in为最高输出值，low_out为最低输出值，high_out为最高输入值，参数gamma默认为1 线性映射。即将low_in～hige_in之间的值映射到low_out～high_out，low_in以下与high_in以上的值被剪切掉了。也就是说，low_in以下的值映射到low_out，high_in以上的值映射到high_out。

对RGB图像的R、G、G调色板分别进行调整。即随着颜色矩阵的调整，每一个调色板都有唯一的映射值。由表1可知：R（0.38～0.8）、G（0.29～0.61），B 通道颜色较少，此处可不取。即原细胞图像中红色调色板中像素值＜0.38的像素都将被置为0，＞0.8的都将被置为1，原图像中绿色调色板中像素值＜0.29的像素都将被置为0，＞0.61的都将被置为1。

细胞核表达式为： imadjust(I,[0.38 0.29 0； 0.8 0.61 .01],[])；执行此式得到了图6。

我们用选取细胞核的方法选取细胞浆。像素的取值范围及对应转换关系，见表2。