基于PDE的金免疫层析试条图像去噪

熊保平， 杜 民， 高跃明

(1. 福建工程学院数理系， 福建 福州　350108；2. 福建省医疗器械和医药技术重点实验室， 福建 福州　350002)



基于PDE的金免疫层析试条图像去噪

熊保平1， 杜 民2， 高跃明2

(1. 福建工程学院数理系， 福建 福州350108；2. 福建省医疗器械和医药技术重点实验室， 福建 福州350002)

由于金免疫层析试条的检测线非常细小， 极易受到噪声和其它杂质的影响， 从而导致检测线无法精确提取. 为此， 从金免疫层析试条图像特点出发， 提出由图像x方向导数代替图像梯度的改进PDE去噪方法. 实验结果表明， 该改进方法在去除试条图像噪声的同时能更好地保护检测线边缘， 为后续试条检测线的精确提取提供保障， 使基于图像的精准定量检测成为可能.

金免疫层析试条； 检测线； 图像去噪； 偏微分方程

0　引言

采用金免疫层析试条检测的反应时间短， 操作简单， 现已被广泛地应用于感染性疾病、 遗传性疾病的检测和预测中. 但是目前金免疫层析试条检测的定性产品占多数， 一般采用肉眼目测， 自动化程度不高， 而能付诸于实际应用的定量研究成果并不多[1-6]， 使其应用范围受到限制. 其中的主要原因是试条检测线是一条细线， 极容易受到噪声的干扰， 导致试条检测线无法精确提取， 从而使定量检测误差较大. 本研究根据金免疫层析试条图像的特点改进了偏微分方程(以下简称PDE)去噪方法， 使其在去除噪声的同时更好地保护了试条图像的检测线边缘.

1　PDE去噪

基于PDE的非线性各向异性滤波方法(以下简称PM)是由P Perona等[7]提出的， 它是根据图像的梯度值决定扩散速度使之在消除噪声的同时能较好地克服了线性滤波方法存在的边缘模糊和移动. 以PM模型为代表的这类方法已经在图像边缘检测、 分割和增强等领域得到了非常广泛的应用[8-11]. 其方程如下：

(1)

(2)

(3)

基于以上2个性质， PM提出了如下扩散系数函数：

(4)

(5)

则I在ξ方向的倒数为：

(6)

同样可以推导出：

(7)

(8)

则由此可以得出：

(9)

(11)

对图像的去噪处理应遵循以下两个原则[7]：

1) 图像边缘处扩散小， 图像平坦区域扩散大.

2　金免疫层析试条图像特点

3　基于金免疫层析试条图像特点的PM去噪改进方案

(12)

由式(12)可知， 改进PM模型在非试条图像边缘的地方进行各向同性扩散以加快图像噪声去除速度. 而在试条图像边缘信息附近进行各向异性扩散. 由式(11)可知， 通过控制边缘阈值k的大小就可以控制边缘细节被平滑的速度， 所以选择适当的边缘阈值k可以在快速去除噪声的同时又很好地保护了试条图像边缘的细节信息.

4　实验结果及分析

实验采用仿真试条图像中加入噪声并采用中值、 维纳、 传统PM和本文改进的PM等方法对其进行去噪， 详见图2， 得到的边缘保护系数和峰值信噪比如表1和表2所示. 由表1、 表2中数据可知， 改进后的PM方法可以在去除噪声的同时更好地保护了检测线的边缘. 为了进一步定量地分析本文改进的PM去噪方法的优势， 在图2(a)中加入1%的脉冲噪声的基础上， 分别加入1%、 10%、 20%、 30%和40%的高斯噪声， 图像分别标为a、 b、 c、 d和e， 表3和表4分别为a, b, c, d, e各图像PM方法改进前后的峰值信噪比和边缘保护系数. 由表3和表4可知， 本文改进的PM去噪后图像的峰值信噪比和边缘保护系数与PM去噪后图像的峰值信噪比和边缘保护系数相比有所提高.

(dB)

表2　不同去噪方法的峰值信噪比Tab.2　The peak signal to noise ratio of different denoising method 　(dB)

表3　PM改进前后峰值信噪比Tab.3　Before and after improvement’s PSNR　(dB)

表4　PM改进前后边缘保护系数Tab.4　Before and after improvement’s edge protection coefficient　(dB)

图3(a)、 (b)、 (c)、 (d)、 (e)分别为试条真实图像、 试条图像中值去噪结果、 试条图像维纳去噪结果、 试条图像PM去噪结果和试条图像本文改进PM去噪结果. 由图3可知， PM去噪对保护试条的检测线边缘有明显的优势. 再通过图3(d)、 (e)的比较， 可知保护试条检测线边缘较好是改进后的PM去噪方法.

4　结语

针对金免疫层析试条图像特点改进的PM去噪方法， 在去除金免疫层析试条图像噪声的同时， 可以有效地降低试条图像检测线的边缘模糊与移位， 为后续试条检测线的精确提取提供了保障， 使基于图像的精准定量检测成为可能.

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(责任编辑： 郑美莺)

Noises removel of the gold immunochromatographic trip image based on PDE

XIONG Baoping1, DU Min2, GAO Yueming2

(1. Department of Mathematics and Physics, Fujian University of Technology, Fuzhou， Fujian 350108, China；2. Key Lab of Medical Instrument and Pharmaceutical Technology of Fujian Province, Fuzhou， Fujian 350002， China)

Gold immunochromatographic assay (GICA) provides an effective biomedical detective method. However, the test line of gold immunochromatographic trip(GICT) is very small and extremely vulnerable to the disturbance of noise and other impurities, resulting in the failure in precise extraction of GICT’s test line. The article presents an improved image denoising model of partial differential equations based on the image of the GICT, which use the derivatives ofxdirection instead of the image gradient. The experiments prove that the improved model tends to eliminate noise and protect the edge of test line, achieving the possibility of precise extraction of GICT’s test line and quantitative test on account of GICA image.

gold immunochromatographic assay; test line; image denoising; partial differential equations

10.7631/issn.1000-2243.2016.01.0071

1000-2243(2016)01-0071-05

2014-12-17

熊保平(1980-)， 讲师， 主要从事生物医学仪器及智能测试、 算法及图象处理等研究， xiongbp@qq.com

科技部港澳台科技合作项目(2012DFM30040)

TP751, TP212.2

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