一种激光损伤显微图像分割算法
显微图像处理中的细胞核分割技术综述
显微图像处理中的细胞核分割技术综述概述显微图像处理是生物医学领域的重要研究方向之一，它广泛应用于细胞生物学、病理学和药理学等领域。
其中，细胞核分割技术是显微图像处理中的关键任务之一。
细胞核（cell nucleus）是细胞的重要结构，包含了遗传信息并参与许多生物学过程。
细胞核分割的准确性和效率对于细胞形态学分析、细胞计数、疾病诊断和药物发现等方面具有重要意义。
本文将综述当前显微图像处理中的细胞核分割技术，包括传统方法和现代方法，并讨论其特点和应用。
1. 传统方法传统方法主要依赖于图像处理基础知识和特征提取算法，包括阈值分割、边缘检测、区域生长和形态学操作等。
阈值分割是最简单且常用的方法之一，通过选择合适的像素灰度值作为阈值，将图像转化为二值图像，然后应用形态学操作来去除噪声并分离细胞核。
然而，阈值分割方法的准确性受到图像的光照条件和噪声的干扰，对于复杂的细胞核形态和纹理难以满足要求。
2. 现代方法近年来，随着深度学习的迅速发展，现代方法在细胞核分割任务中取得了显著的进展。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，具有较强的特征学习和分类能力。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和U-Net。
CNN模型通过卷积和池化操作提取图像的特征，然后通过全连接层进行分类。
U-Net模型是一种全卷积网络，其结构类似于编码器-解码器，通过跳跃连接（skip connection）将高级特征与低级特征相关联，能够保留更多的空间信息。
这些现代方法在细胞核分割任务中取得了较好的效果，并且具有良好的泛化性能。
3. 特点和应用细胞核分割技术具有以下特点和应用：（1）自动化：细胞核分割技术可以实现自动化，减少人工操作和时间成本，提高分析效率。
（2）准确性：现代方法基于深度学习模型，能够学习复杂的细胞核形态和纹理特征，提高分割的准确性。
（3）实时性：一些优化方法和硬件加速技术使得细胞核分割可以在实时应用中实现，如细胞动态观察和活细胞药物筛选等。
LCM技术
是如何发展的？
1996年，美国国立卫生院（HNO）国家肿瘤 研究所的Emmert-Buck等开发出激光捕获显 微切割技术. 次年， 美国Arcturus Engineering 公司成 功研制激光捕获显微切割系统，并实现商品化 销. 这项技术现已成为美国“肿瘤基因组解剖计划” 的一项支撑技术。
原理
技术基础
LCM系统包括倒置显微镜、固态红外激光二极 系统包括倒置显微镜、 系统包括倒置显微镜 激光控制装置、控制显微镜载物台（ 管、激光控制装置、控制显微镜载物台（固定载 玻片）的操纵杆、电耦合相机及彩色显示器。 玻片）的操纵杆、电耦合相机及彩色显示器。
用于捕获目标细胞的热塑膜直径通常为6mm，覆在 ， 用于捕获目标细胞的热塑膜直径通常为 透明的塑料帽上， 透明的塑料帽上，后者恰与后继实验所用的标准 0.5ml离心管相匹配。 离心管相匹配。 离心管相匹配 机械臂悬挂控制覆有热塑膜的塑料帽， 机械臂悬挂控制覆有热塑膜的塑料帽，放到脱水组织 切片上的目标部位。显微镜直视下选择目标细胞， 切片上的目标部位。显微镜直视下选择目标细胞，发 射激光脉冲，瞬间升温使EVA膜局部熔化。 膜局部熔化。 射激光脉冲，瞬间升温使 膜局部熔化 激光脉冲通常持续0.5-5.0毫秒，并且可在整个塑料 毫秒， 激光脉冲通常持续 毫秒 帽表面进行多次重复， 帽表面进行多次重复，从而可以迅速分离大量的目标 细胞。 细胞。 将塑料帽盖在装有缓冲液的离心管上， 将塑料帽盖在装有缓冲液的离心管上，将所选择的细 胞转移至离心管中， 胞转移至离心管中，从而可以分离出感兴趣的分子进 行实验。 行实验。
LCM的基本原理是通过一低能红外激光脉冲激活热塑 的基本原理是通过一低能红外激光脉冲激活热塑 乙烯乙酸乙烯酯（ 膜———乙烯乙酸乙烯酯（EVA）膜（其最大吸收峰 乙烯乙酸乙烯酯 ） 接近红外激光波长）， ），在直视下选择性地将目标细胞 接近红外激光波长），在直视下选择性地将目标细胞 或组织碎片粘到该膜上。 或组织碎片粘到该膜上。 显微镜直视下选择目标细胞，发射激光脉冲， 显微镜直视下选择目标细胞，发射激光脉冲，瞬间升 温使EVA膜局部熔化。 膜局部熔化。 温使 膜局部熔化 熔化的EVA膜渗透到切片上极微小的组织间隙中，并 膜渗透到切片上极微小的组织间隙中， 熔化的 膜渗透到切片上极微小的组织间隙中 在几毫秒内迅速凝固。 在几毫秒内迅速凝固。 组织与膜的粘合力超过了其与载玻片间的粘合力， 组织与膜的粘合力超过了其与载玻片间的粘合力，从 而可以选择性地转移目标细胞。 而可以选择性地转移目标细胞。
点云分割算法
点云分割算法
点云分割是3D激光扫描技术中的一个核心问题，它可以将激光扫描中的点云数据分割的多个相关物体或部件。
它的行业应用非常广泛，如机器人、建筑识别、精密测量、图像处理等。
由于点云数据的斑点尺寸和整体面积很大，以及点云的几何特征和几何差异，这些点云的手动分割十分困难耗时，如果要应用于大规模的点云，就更是极其耗时并且容易出错，这时，应用算法来实现点云分组就显得尤为重要。
目前，点云分割的算法涉及机器学习、统计学习、数据挖掘、聚类分析以及联合优化等技术，以便在更大范围内设计和实施点云分割算法，从而更高效地将点云数据分割成多个相关物体和部件。
一种常用的点云分割算法是基于密度分割（Density-based Clustering）。
该算法将点云数据划分为不同的类别，根据点云中点的密度来计算距离，以此来检测区域中的有效聚类。
该算法可以有效识别点云中的不同部分，从而实现点云分割。
点云分割算法也可以用深度学习（Deep Learning）来实现。
深度学习的研究日趋成熟，可以将3D点云转换为2D图像，通过卷积神经网络来执行分割任务，该算法可以有效地从复杂的点云中识别出相关的物体和部件，并实现点云的分割。
综上所述，点云分割术语涉及多种技术，目前应用最为广泛的分类是基于密度分割和聚类分析，其结合深度学习可分割出复杂点云中的相关物体和部件，大大提升了效率。
基于多通道信息融合的激光扫描共聚焦显微镜图像分割
－
３６・ ｌ
计算机应用研究
２０ ０６正
基 于 多通 道 信 息 融合 的 激 光 扫描 聚焦 显 镜 图像 分 割 共 微
何 磊 ，张 素 ，肖昌炎 ，陈亚珠
（． １上海交通大学 生物 医学工程 系， 上海 ２０３ ；２ 湖南大学 电气与信息工程学院， ０００ ． 湖南 长沙 ４０ ８ ） １０２ 摘 要 ：针对 Ｌ Ｃ Ｓ Ｍ多通道成像的特点 ， 出一种将可见光通道 图像统计信息作为先验知识的通道信 息融合分 提
激 光 扫 描共 聚焦 显 微 镜 （ ａ ｒＳａｎｎ ｏｆ ａ Ｍ ｃ — Ｌｓ ｃｎ ｉｇＣ ｎｏ ｌ ｉｒ ｅ ｃ ｏ
统三部分组 成。Ｌ Ｃ 载物 台上配有一 个微量 步进马 达 ， ＳＭ 当载 物 台沿光轴 方向移动时 即可完成一层层 图像 的采集和显示 ， 即 光学切割 。借 助计算 机软件技 术 可以构建 扫描样本 的三维 图 像。 因而这不仅可 以观察 单一层 面清 晰的荧 光图像 ， 还可 以直 接 观察样本 的三维结构 。
割荧光通道 图像的方法。该方法在 Ｌ Ｃ Ｓ Ｍ图像上进４￣ ｉ ， － ＇Ｌ 并与 Ｃ ａ－ｅｅ ？１ ｈｎＶ ｓ 方法进行比较。
关键 词 ：Ｌ Ｃ Ｓ Ｍ；荧光通道 ；可见光 通道 ；信息 融合 ；Ｃ Ｖ模 型 －
中图法分类号 ： Ｐ３ Ｔ ３４
文献标识码 ：Ａ
文章编号：１０ －６５ ２０ ）２０ １－３ ０ １３９ （０６ １－３６０
于细胞形态定位 、 立体结构 重组 、 动态变化 过程等研究 ， 并提供
定量荧光测定 、 定量 图像分 析等实用研究手段 ， 在形 态学 、 理 生
、
．
口 光检器 电测
学、 免疫学 、 遗传学等分子细胞生物学领域得到了广泛应用。
基于卷积神经网络的脉冲激光图像分割技术研究
基于卷积神经网络的脉冲激光图像分割技术研究随着科技的不断进步，脉冲激光技术的应用越来越广泛。
然而，在分析和利用脉冲激光图像时，传统的图像分割技术已经无法满足需求，因此需要一种新的方法来解决这一问题。
基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的脉冲激光图像分割技术应运而生。
本文将对该技术进行探讨和分析。
一、卷积神经网络介绍卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，它主要用于处理图像、视频、语音和自然语言等数据。
它的主要特点是具有多层卷积和池化层，可以从原始数据中学习特征，并通过分类、识别等任务来进行特征提取和模式识别。
二、基于卷积神经网络的图像分割技术传统的图像分割技术主要是基于像素级别的特征提取和分类，因此无法满足分类准确度和执行效率的要求。
卷积神经网络通过提取多层卷积和池化层，能够更好地对复杂的图像和特征进行识别和分类。
因此，卷积神经网络在图像分割方面具有很大的潜力，成为研究的热点之一。
在脉冲激光图像分割应用中，卷积神经网络可以对图像的纹理、边缘、轮廓等进行有效地分割。
其基本思路是将原始的图像输入到网络中进行多层特征提取，然后再将提取的特征进行分类和分割。
具体的步骤如下：1. 数据预处理由于脉冲激光采集的图像质量较差，需要进行预处理，如去除噪声、消除背景等，以提高分类和分割的精度。
2. 网络设计设计一个能够适应图像特征提取和特征分类的卷积神经网络模型。
对于脉冲激光图像分割，建议选取UNET模型。
3. 数据准备和训练将一定数量的图像数据划分为训练集和测试集，然后将训练集输入到网络中进行训练和优化，以求得最优的权重和偏置值。
4. 模型测试和评估将测试集输入到训练好的模型中，得到每个像素点的分类结果，在与真实结果进行比较以评估分类和分割的结果。
5. 模型优化根据测试结果，进行模型调整和优化，以提高分类和分割的精度。
三、应用和前景目前，基于卷积神经网络的脉冲激光图像分割技术已经被广泛应用于领域，如军事、医疗、航空、能源等。
背景自适应的GrabCut图像分割算法
背景自适应的GrabCut图像分割算法杨绍兵;李磊民;黄玉清【摘要】图割用于图像分割需用户交互,基于激光雷达传感器,提出了阈值法得到目标的外截矩形,再映射到图像完成交互.针对GrabCut算法耗时、对局部噪声敏感和在复杂背景提取边缘不理想等缺点,提出了背景自适应的GrabCut算法,即在确定背景像素中选取可能目标像素邻近的一部分像素作为背景像素,使背景变得简单,尤其适用于前景像素在整幅图中所占比例较小和在目标像素周围的背景相对简单的情况.实验结果表明,所提算法与GrabCut算法相比,减少了图的节点数,降低了错误率,有效的提高了运行效率,提取的目标边缘信息更加完整、平滑.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2017(026)002【总页数】5页(P174-178)【关键词】图像分割;GrabCut算法;高斯混合模型;激光雷达;背景自适应【作者】杨绍兵;李磊民;黄玉清【作者单位】西南科技大学信息工程学院,绵阳621010;西南科技大学研究生院,绵阳621010;西南科技大学信息工程学院,绵阳621010【正文语种】中文图像分割是图像处理和计算机视觉领域的基础, 图像分割的算法数量众多, 其中, 图割作为一种结合图像边缘信息和纹理信息鲁棒的能量最小化方法, 得到越来越多的重视, 广泛的应用于图像分割、机器视觉等领域.2001年Yuri Y Boykov和Maric -PierrJolly[1]首次证实了离散能量函数的全局最优化能有效地用于N-D 图像的精确目标提取, 并提出了一种交互式的基于能量最小化的二值图割算法, 利用最大流/最小割算法得到全局最优解[2]. 许多学者对构建颜色空间、纹理形状以及信息模型和能量函数进行了改进, Han等[3]使用多维非线性结构颜色特征取代GMM(Gaussian Mixture Model).2004年, Rother等[4]提出GrabCut算法, 是目前目标提取最好的方法之一. Poullot等[5]提出将GrabCut用于视频无监督的前景分割, 取得了很好的效果. 针对GrabCut耗时的缺陷, 文献[6]提出用分水岭分割把像素聚成超像素, 提高分割效率; 文献[7]提出了降低原图像的分辨率来加快收敛速度; 周良芬等[8]人采用分水岭降低了错误率且提高了运行效率. Hua等[9]采用感兴趣区域(ROI)提高算法的准确率. 目前GrabCut在工程应用很少, 主要因为图割算法GMM模型的迭代求解过程复杂, 运算量大, 而且图割是一种交互式分割算法, 需要借助其他传感器, 为算法提供交互信息. 针对以上两个问题本文提出了一种用激光雷达来实现用户交互的背景自适应的GrabCut分割算法.Rother等[4]提出了Grab Cut算法在Graph cut 基础上做了一下几个方面改进: 首先, 利用RGB三通道GMM取代灰度直方图来描述背景像素和前景像素的分布; 其次, 利用迭代求取GMM中的各参数取代一次估计完成能量函数最小化; 最后, 通过非完全标记方法, 用户只需框选可能前景区域就可完成交互.1.1 相关Graph Cut分割算法设G=(V,E)为一个无向图, 其中V是一个有限非空的节点集合, E为一个无序节点对集合的边集, 给定的待分割的图像I, 要分割出目标和背景, 通过用户交互或者其他传感器的信息确定前景和背景的种子后, 可以对应构建两个特殊的终端节点: 源节点S和汇节点T, P为像素映射成图的节点集合, 则V=(S,T)∪P. 分割后, 源节点S 和目标节点相连, 汇节点T则和背景节点相连如图1(c). 要转换成对边加权的图G,将图像I每个像素映射成G中的一个节点, 像素之间的关系用图G中边的权重表示. 边分为两种, 终端节点S和T分别与像素节点连接、像素节点与像素节点连接, 分别对应的t-links和n-links.给每个像素pi一个二值标号li∈{0,1}, 其中0代表背景背景像素, 1代表目标像素, 则标号向量L={l1,l2…,lN}为二值分割结果. 边的权重(代价)既要考虑两端点所对应像素的位置, 也要考虑像素间的灰度差. 为了获得最优的二值分割结果定义一个λ加权的区域项R(L)和边界项B(L)的组合:其中:数据项中, Rp(0)为像素p为目标的代价, Rp(1)为像素p为背景的代价; 在边界项中, 如果像素p和q同属于目标或者背景, 则对应边的代价F(p,q)比较大; 如果不属于同类, 则F(p,q)较小. 综上所述, 边集E中各个边的权重(代价函数)如表1所示. Boykov[1,2]的交互式分割过程如图1所示, (a)为一个的二维图像, 将其映射为图G 得到(b)图, 其中B像素表示背景种子, O表示前景种子, 由区域项表达式(2)得到t-links, 边界项表达式(3)得到n-links. 采用最大流/最小割得到最优解.1.2 GrabCut算法原理GrabCut采用RGB颜色空间模型, 在文献[10]中用K个高斯分量(一般K=5)的全协方差GMM来分别对目标和背景建模. 存在一个向量K=(k1,…kn…kN), kn表示第n个像素的高斯分量. GrabCut采用迭代过程使目标和背景GMM的参数更优, 能量函数最小; 此外, GrabCut的交互更为简单, 只需要框出可能目标像素, 其他的视为背景像素即只需要提供框的两个斜对角坐标就能完成交互能量函数定义为式(5), 其中U(L,θ,z)为区域项, 表示一个像素被归类为目标或者背景的惩罚; V(L,z)为边界项两个像素不连续的惩罚. D(ln,kn,θ,zn)为第n个像素对应的混合高斯建模后归为前景或者背景的惩罚.GrabCut算法步骤:初始化:(1) 用户直接框选可能目标得到初始的trimap T. 框外全为背景像素TB,框内为TU, 且有.(2) 当n∈TB则ln=0, 当n∈TU则ln=1.(3) 根据前景和背景的标号, 就可以估计各自的GMM参数.迭代最小化:(1) 为每个像素分配GMM的高斯分量:(2) 从给定的图像数据z中, 学习优化GMM参数:(3) 采用能量最小化进行分割估计:(4) 重复上面步骤, 直到收敛.GrabCut需要用户交互, 在实际工程运用中, 我们需借助其他传感器的信息. 本文采用32线激光雷达完成GrabCut所需的交互信息. 激光雷达和CCD(Charge-coupled Device)的标定不是本文重点内容, 因此假定激光雷达和CCD标定已经完成, 激光雷达和CCD图像的像素建立了映射关系.如图2为激光对凹和凸障碍物检测的原理图, H为激光雷达相对地面的高度, W为凹障碍物的宽度, p1, p2, p3, p4在一条线上激光雷达扫描与地面相交的四个点, θ1, θ2, θ3为激光的发射角, 当激光雷达参数一定时θ=θ1=θ2=θ3; D为激光雷达到p1的距离, θ一定时, 随着D越大, 激光雷达两线之间的水平距离越远, 也就是说分辨率越低, 则自主机器人(如挖掘机)作业时精度不够, 因此我们把激光雷达的信息和CCD图像信息进行融合, 借助图像信息提高精度.如图3所示, I为一幅RGB图, 图中小矩形代表一个像素, 深色部分为检测到的障碍物, 外部的矩形框为所需的交互信息, 由图可知完成算法交互只需求出矩形的斜对角两个坐标(x1,y1)和(x2,y2). 激光雷达主要的作用是检测障碍物并返回可能目标框的两点坐标.在获取雷达数据后, 本文采用项志宇等[10]提出的算法, 首先进行数据滤波, 数据滤波包含两个步骤. 首先, 距离值大于一定阈值的数据点认为是不可靠的点, 直接丢弃; 再采用窗口大小为3的中值滤波除去噪声点. 数据滤波后, 把相互之间距离差在一定的阈值范围内的数据点聚成快团. 当得到障碍物的大体轮廓后, 采用外截矩形, 再映射到图像得到图3中的两个坐标(x1,y1)和(x2,y2), 完成交互.针对GrabCut算法耗时、在复杂背景提取边缘不理想等缺点, 提出了背景自适应的GrabCut算法. 图割解决图像分割问题时, 需要将图像转化为网络图, 图像较大G的节点较多, 计算量变大, 因此我们可以根据可能目标像素的个数来自适应背景像素, 这样不仅减少了图G的节点数, 而且也使背景变得更加简单, 背景的GMM 更有效, 分割效果更好.图4为背景自适应的GrabCut算法原理, 其中I为RGB图像, 深色部分为障碍物. 在为改进之前, U为可能目标像素, 为背景像素, 交互时只需得到(x1,y1)和(x2,y2)两个坐标, 再分别进行GMM, 可求得各像素属于目标或者背景的概率. 改进后, 就可以得到U为可能目标像素, 图中两个矩形框之间的像素集合B为背景像素. 在得到(x1,y1)和(x2,y2)两个坐标, 背景我们在此基础上横轴扩展m个像素, 纵轴扩展n个像素得到B, 设I大小为m0x n0的一副图像, 则:可得到约束条件:改进后的背景根据前景的变化而变化, 从而改变了GrabCut的初始化.初始化:(1) 通过激光雷达得到(x1,y1)和(x2,y2)两个坐标, 以两个坐标画一个矩形得到U, 则矩形内为可能目标像素, 得到初始的trimap T, 框内为TU, (x1-m,y1-n)和(x2+m,y2+n)两个坐标所得的矩形框内和的差集得到TB.(2) 当n∈TB则ln=0, 当n∈TU则ln=1.(3) 根据前景和背景的标号, 就可以估计各自的GMM参数.本文选择了不同背景下的3幅图, 将改进的算法和文献[4]提出的GrabCut算法进行对比分析. 实验PC配置为2.4GHz的Intel双核CPU4G内存, 在windows平台下, 采用Visual Studio 2012配置opencv2.4.9, m和n的值的选取尽量让确定背景像素(两个矩形框之间的像素)单一, 这样GMM参数更优, 分割效果更好. 在自动交互的情况下, 通过实验并考虑实时性和分割效果, 得到式(8)中的m和n的值. 当然, 这里仅仅适用一般情况训练所得到的结果, 对于在特殊环境, 还需进一步实验得到参数m和n的值.图5中, 图像背景较为复杂且光照较暗, 目标邻近背景相对单一且前景和背景像素区分度不大. (b)为文献[4]提出的算法分割效果较差, 边缘不完整, 人的下半身和头部信息丢失; (c)为本文提出的算法, 分割的目标更加准确, 边缘完整, 目标信息没有丢失.图6为背景相对单一分割的效果图, (b)和(c)分割的目标信息没有丢失信息都完整, 本文算法边缘信息更光滑.图7为草地上的分割结果, (b)和(c)总体来讲分割效果都比较好, 但由于头部周围背景相对复杂一些, 所以本文提出的算法分割的边缘更为细致.本文采用错误率error和分割时间两个定量指标对图像分割结果进行客观评价. 假设理想分割后目标像素数量为N0, 此处用人工手动分割取代理论上的理想分割, N1为采用其他算法分割后目标像素个数, 则可得到:由表2对比可知, error显著的减少, 由于在图5中, 前景像素周围的背景像素单一, 所以分割错误率减少的最多; 由分割时间对比可知, 改进的算法提高了运行效率, 图5采用本文算法运行时间减少的最多, 而图7减少的时间最少, 可以看出本文提出的算法更加适用于前景像素在整幅的像素所占比例较少的情况.综上所述, 从实时性和错误率来分析, 本文的算法提取的目标更加高效、省时, 尤其在背景较复杂和前景像素在整幅图的像素所占比例较少时, 本文的算法分割的边缘更加光滑、细致, 更加节省时间.针对在工程实现中, GrabCut算法分割时需用户交互确定部分背景和可能前景像素, 本文提出了对激光雷达信息采用阈值法得到两个坐标信息, 再映射到图像完成交互. 针对GrabCut的局限性, 本文提出了背景自适应的GrabCut自动分割算法, 背景根据可能前景像素的变化而变化, 减少了背景像素, 从而减少了图的节点数, 分割时间显著的减少. 此外, 通过减少背景像素同时也可以剪除复杂的背景, GMM建模效果更有效, 错误率降低到3.5%以内, 分割的目标细节更丰富, 提取的目标更完整, 同时获得更细致、平滑的边缘, 通过算法分割效果分析、错误率和时间开销比较, 有效的说明了本文算法的优越性.1 Boykov YY, Jolly MP. Interactive graph cuts for optimal boundary & region segmentation of objects in N-D images. Proc. 8th IEEE International Conference on Computer Vision, 2001(ICCV 2001). IEEE. 2001.105–112.2 Boykov Y, Kolmogorov V. An experimental comparison of min-cut/max-flow algorithms for energy minimization in vision. Tissue Engineering, 2005, 11(12): 1631–1639.3 Sezgin M, Sankur B. Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation. Journal of Electronic Imaging, 2004.4 Rother C, Kolmogorov V, Blake A. “GrabCut”: Interactive foreground extraction using iterated graph cuts. ACM Trans. on Graphics, 2004, 23(3): 307–312.5 Poullot S, Satoh S. VabCut: A video extension of GrabCut for unsupervised video foreground object segmentation. InternationalConference on Computer Vision Theory and Applications. IEEE. 2014. 362–371.6 徐秋平,郭敏,王亚荣.基于分水岭变换和图割的彩色图像快速分割.计算机工程,2009,35(19):210–212.7 丁红,张晓峰.基于快速收敛Grabcut的目标提取算法.计算机工程与设计,2012,33(4):1477–1481.8 周良芬,何建农.基于GrabCut改进的图像分割算法.计算机应用,2013,33(1):49–52.9 Hua S, Shi P. GrabCut color image segmentation based on region of interest. International Congress on Image and Signal Processing. IEEE. 2014.10 项志宇.针对越野自主导航的障碍物检测系统.东南大学学报:自然科学版,2005,(A02):71–74.。
关于激光共聚焦显微镜拍照后图像的处理ppt课件
一、版本
ZEN lite软件分为blue edition和black edition 版本更迭： Zen 2009 Zen2010 Zen2011 Zen2012 zen2 zen2.1
此后仍有更新，但版本号无变化。2012与2此两个版本适用的显微镜不同，所以市面上 均有存在，但图片处理相互兼容。Zen lite为免费软件，与zessi激光共聚焦扫描显微镜一同 食用效果更佳。 /microscopy/zh_cn/downloads/zen.html#inpagetabs-1 关于blue edition和black edition的区别 blue edition处理功能更丰富；black edition的导出选项更丰富。二者互补。 理论上两个版本都应安装，安装时请注意系统位数
注意：必须同时打开两个版本此选项才能被选中
7
3.用ZEN blue edition 打开图片
打开后可 以看到处 理功能更 加丰富 （若安装 的是实验 通用的版 本则为中 文版）
8
三、图象旋转
点击左侧任务栏中的： 处理-几何 Nhomakorabea 可通过两种方式旋转图象
OR
点击Rotate 2D，在参数中 点击旋转，在参数中调整夹
值得一提的是若图象 具有时间条则可以导 出为video
Z-位置可以提取某个 时间点的图象
若要导出为多通道拼合的图片，则需要 使用black edition
同时打开blue edition和black edition 在blue edition中：文件--图象转移至
ZEN-black版本 在black edition中：file—export 输出选项中选择full resolution 自动输出为tif格式
一种改进的Otsu图像阈值分割算法
性要求 ， 所以不能直接采用 ， 需要对其进行改进。
２ Ｏｓ ｔ ｕ法
Ｏｓ 法＿ ４以图像的灰度直方 图为依据 ， ｔ ｕ ３ Ｉ 利用
作者简介： 陈 峥 （ ９ ３一） 女 ， １８ ， 助理 工程 师， 研究 方向 为红外
图像处理技术研究 。Ｅ ｍ ｉ ｃｅｚｅ ｇｅ ａｌ ６ ．ｏ — ａｌ ｈ ｎｈ ｎ＿ ｍ ｉ ： ＠１３ ｃｉ ｎ
ｍｅ ｔｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｈ ｔ ｈ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｏ ａ ｅ ｅ ｔｒｓ ｇ ｅ ｔｔ ｎ ｅ ｅ ｔ ｎ ｅ ｕ ｅ ｔ ｅ ｃ ｌ Ｕａ ｉｎ ｔ ｉｎ ｆ ｎ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｔ ａ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ｍｅ ｈ ｄ ｃ ｎ ｇ ｔ ｔ ｅ ｓ ｔ ｂ ｅ ｍ ｎ ａｉ ｆ ｃ ｄ ｒ ｄ ｃ ａｃ ｌｔ ｉ ｓｇ ｉ － ｏ ａ ｈ ｏ ｍｅ ｉ
于 Ｏｓ ｔｕ法 。
关键 词 ： 图像分 割 ； ｔ Ｏｓ ； ｕ法 红外 图像 ； 阈值 化分 割 中 图分类号 ： Ｎ １ ． ３ Ｔ ９ １ ７ 文献标 识码 ： Ｄ ：０ ３ ６ ／．ｓ ． ０ １５ ７ ．０ ２ ０ ． ２ Ａ ＯＩ １ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ －０ ８ ２ １ ．５ ０ ３ ｓ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ａｓｏ ｅ ｏ ｅ ｃａ ｓｃ ｌｍｅｈ ｄ ｏ ｍａ ｅ ｔ ｒ ｓ ｏ ｄ ｓ ｇ ｎａ ｉｎ， Ｓ ｌｏ ｔ ｍ ａ ｅ ｎ ｗｉ ｅｙ ａ ｐ ｉｄ ｓｒ ｃ ： ｎ ｆｔ ｌｓ ｉａ ｔｏ ｓｆ ｒｉ ｇ ｈ ｅ ｈ ｌ ｅ ｍｅ ｔｔ ｈ ｏ ＯＴ Ｕ ａｇ ｒ ｈ ｈ ｂ ｅ ｄ ｌ ｐ ｌ ｉ ｓ ｅ
（ ． ｈｎ ｉ ｏ ｅＭｉ ｉ ｃｄｍ ，ｕ ｙｎ ７０ ９ Ｃ ｉａ １ Ｃ ｉａＡｒ ｒ ｓ ｌ Ａ ａｅ ｙ Ｌ ｏａ ｇ ０ ， ｈｎ ； ｂｎ ｓｅ ４１
激光共聚焦显微镜图像分析的基本步骤
激光共聚焦显微镜图像分析的基本步骤激光共聚焦显微镜是一种高分辨率、高对比度的显微镜技术，广泛应用于细胞生物学、药物研发、材料科学等领域。
本文将介绍激光共聚焦显微镜图像分析的基本步骤。
第一步：数据采集激光共聚焦显微镜通过集焦光束扫描样本，得到连续的光学切片图像。
图像采集是整个分析过程的基础步骤，关系到后续图像处理和分析的准确性。
在进行图像采集前，需要根据样本的特点和研究目的选择合适的显微镜镜头、激发波长和检测滤光片等。
第二步：图像预处理由于样本的荧光信号受到自然光和背景噪声的影响，采集到的图像往往不够清晰。
因此，在进行图像分析之前，通常需要对图像进行预处理来增强信号。
预处理的具体方法包括去噪、反淡化和图像增强等。
去噪可以使用平滑滤波算法，反淡化可以通过图像锐化算法来实现，图像增强则可以通过直方图均衡化等方法来提高对比度。
第三步：图像分割图像分割是将图像中的目标物体与背景相分离的过程。
在激光共聚焦显微镜图像中，可以根据样本的荧光强度、颜色以及形态学特征等信息进行分割。
常用的图像分割算法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
分割后的图像可以更清晰地显示样本的形态和结构。
第四步：目标识别与定量分析经过图像分割后，可以对图像中的目标进行识别和测量。
目标识别可以通过计算图像中连通区域的特征参数来实现，如面积、周长、形状等。
目标的定量分析可以根据研究需求进行不同的统计和计算，如细胞数量统计、染色体长度测量等。
这些定量分析可以提供更精确的结果，帮助研究者深入理解样本的特性和变化。
第五步：数据可视化与结果呈现图像分析得到的结果通常以图表或图像的形式展示。
数据可视化可以让研究者更直观地理解和分析分析结果。
常用的可视化方法包括直方图、散点图、线图等。
此外，图像的后处理和调整也是结果呈现的重要环节，可以通过调整亮度、对比度和色彩平衡等参数，使图像更加美观和易于理解。
综上所述，激光共聚焦显微镜图像分析是一个复杂的过程，包括数据采集、图像预处理、图像分割、目标识别与定量分析以及数据可视化等多个步骤。
生物医学图像处理中的细胞分割算法比较研究
生物医学图像处理中的细胞分割算法比较研究细胞分割是生物医学图像处理中的一个重要任务，它在诸多领域中扮演着关键的角色。
准确、高效的细胞分割算法对于细胞形态分析、疾病诊断以及药物开发等方面有着重要的意义。
随着技术的不断发展，许多细胞分割算法被提出并应用于生物医学图像处理。
本文将对几种常用的细胞分割算法进行比较研究，包括阈值分割、形态学分割、区域生长和深度学习算法。
阈值分割是细胞图像分割中最简单直观的方法之一。
它将图像中的像素根据亮度或颜色的阈值划分为两个不同区域，将背景和细胞分开。
阈值分割方法的优势在于简单易用，计算效率高。
然而，当图像中存在光照不均匀、噪声干扰等问题时，阈值分割方法的准确性和鲁棒性都会受到影响。
形态学分割是基于图像形态学运算的一种分割方法。
形态学操作包括腐蚀和膨胀等基本运算，通过不同的结构元素可以得到不同的分割效果。
形态学分割方法可以有效地处理图像中的噪声和不规则边缘等问题，尤其适用于光照不均匀的图像。
但是形态学分割方法也有其局限性，例如对于细胞之间存在重叠或接触的情况，形态学分割可能无法准确分割细胞。
区域生长算法是一种基于像素之间相似性的分割方法。
该方法以用户提供的种子点为起始，通过像素间的相似度判断来扩展分割区域。
区域生长算法的特点是可以对图像进行自动初始化分割，同时对噪声和边界效应有较好的鲁棒性。
然而，区域生长算法对于种子点的选择比较敏感，若种子点选择不当，可能导致分割结果不准确或不稳定。
近年来，深度学习算法在细胞分割方面取得了重要进展。
深度学习算法通过神经网络的训练和学习，能够自动地从输入的图像中提取特征，并对细胞进行准确的分割。
卷积神经网络（CNN）是常见的深度学习模型之一，其通过多层卷积和池化操作来提取图像的特征。
深度学习算法在细胞分割方面具有较高的准确性和鲁棒性，但需要大量的标注数据进行训练，并且计算资源要求较高。
总而言之，生物医学图像处理中的细胞分割算法各有优劣。
阈值分割方法简单高效，但受到光照和噪声等因素的影响；形态学分割方法适用于处理不规则边缘和光照不均匀的图像，但对于重叠或接触的细胞分割效果不佳；区域生长算法能够自动初始化分割并具有较好的鲁棒性，但对于种子点的选择敏感；而深度学习算法在准确性和鲁棒性方面表现出色，但需要较高的计算资源和大量的标注数据。
基于模糊C均值聚类和数学形态学的图像分割
文 章编 号 ：１７ ．７ ２ ２０ ０ —６ ８０ ６ １ｔ４ （０８）６０ １—４
基 于模糊 Ｃ均值 聚 类和数 学 形态 学 的 图像分 割
魏 晋 相 ， 汪 华章 ， 何 小 海
（ 四川 大学电子信 息学院 ， 四川 成都 ６ ０ ６ ） １０ ４
摘要 ： 心肌细胞钙离子实时激光扫描共聚焦光学切片呈现为点状 分布的荧光 图像 并且受到噪声的严重干扰 ， 单独利用模糊 Ｃ均值聚类不能对 这种 图形进行有效分割 。针对这种特定 的图像提 出了一种基于模糊 Ｃ均值 聚类
和数学形 态学的图像分割算法。首先利用邻域平 均对 图像预处理 ， 然后利用模糊 Ｃ均值聚类做分割 ， 最后利用 数
学形态学 的方法对图像做 了平滑 、 连通和去噪处理 。这种方法 ， 不但有效地抑制 了噪声 ， 而且分割出的图像边缘 连
续 、 晰。 清
关
键
词： 数据挖掘 ； 加权 关联规则 ； 加权支持度
形态学的图像分割算法。方法首先通过对原始图像进行邻域平均预处理， 对可能影响图像分割的噪声做了平均 模糊处理； 然后对预处理后 的图像利用模糊 Ｃ均值聚类做分割 ， 模糊 Ｃ均值聚类分割后的图像， 周边有部分噪
声， 边缘 不够连续 、 多孔径 ； 有很 最后 再对上述 处理后 的图像用数 学形态 学多结构元 运算处理 ， 效消 除了 图像 的 有 噪声 ， 图像的边缘 变得连续 。不但 能够有效 地抑制 噪声 的影 响 ， 使 同时能 够从高 噪声的图像 中较 为准确 地分割 出
噪声严 重干扰 的激光共 聚焦心 肌细胞 。
２ 基 于模糊 Ｃ均值聚类和数学形态学的图像分 割算法
２ １ 邻域 平均 ．
邻域平 均法［ 是一种 直接在 图像空 间域上进行 的图像处 理技 术 ， 的优 点是 简单 ， 理速 度快 ， 用较 为广 ］ 它 处 应
一种激光损伤显微图像分割算法
第 ２期
田 永江等 ： 一种激 光损 伤显微 图像 分割 算 法
ｌ１ ９
３ 小 波分 解 与 区域 特征 检 测 的 区域 生 长 方 法
３ １ 小 波 分 解 ．
小波变换在信号处理中应用相当广泛 ， 它在多分辨率分析理论 中占据 了分析基础的重要地位－ 。其带来的 ３ Ｊ 优势很明显 ， 可以分析信号的任意局部信息 ， 这一点 是傅立叶变换所不具有 的能力－ ， ５ 同时 ， Ｊ 在某种分辨率下所 无法发现的特性在另一种分辨率下将很容易发现 － 。 ３ Ｊ 在数字图像处理中 ， 通过对图像做小波变换 ， 以得到不同分辨率下图像对应的低频轮廓信号和高频细节信 可 号。图 ｌ 是源图像 。图 ２ 是对图 １ 了一次二维小波变换后 ， 做 再把像素值标定到 ０ ５ ￣２５区间的结果图。
３ ２ 区域 特 征检 测 ．
对图像做区域分割的目的就是将 图像 划分为不 同区域 ， 同一个 区域 中点 的特征必须满足某个 预定义的准 则［ 这个准则代表了区域内点的共 同特征 ， 引， 准则决定了区域分割的效果。 分析的激光损伤图像呈现多区域 ， 且各个 区域间过渡很不明显 ， 简单 的定义一个准则不能把各个区域准确地
文章编号 ：１７ ．７ ２ ２０ ）２０ ９ ．５ ６ １４ （０ ７０ ． ００ １ １
一
种 激 光 损 伤 显 微 图像 分 割算 法
田永 江， 滕 奇志 ， 何小 海， 李 国利
（ 四川 大学 电子信 息学 院 图像 信 息研 究所 ， 四川 成 都 ６ ０６ ） １０４
上［ｌ ３ 。
种 子点 的选取 采用人 为确定 或 根据 已有 的经 验确定 。
相似性的确定往往采用统计的方法， 代表整个区域的特征， 诸如灰度级或颜色的特定范围。
一种光学元件激光损伤阈值测试中损伤点识别方法[发明专利]
![一种光学元件激光损伤阈值测试中损伤点识别方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/c78886f64128915f804d2b160b4e767f5acf80b7.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010704910.3(22)申请日 2020.07.21(71)申请人 中国科学院西安光学精密机械研究所地址 710119 陕西省西安市高新区新型工业园信息大道17号(72)发明人 李刚 王伟 弋东驰 魏际同 (74)专利代理机构 西安智邦专利商标代理有限公司 61211代理人 董娜(51)Int.Cl.G06T 7/00(2017.01)G06T 7/11(2017.01)G06T 7/136(2017.01)G06T 7/155(2017.01)G06T 5/50(2006.01)(54)发明名称一种光学元件激光损伤阈值测试中损伤点识别方法(57)摘要本发明提供一种光学元件激光损伤阈值测试中损伤点识别方法，解决现有图像处理方法无法解决由光照不均匀、对比度低、损伤点粘连、像素偏移对损伤点识别准确性影响的问题。
该方法包括步骤：1)将损伤前、损伤后图像转换为损伤前、损伤后灰度图像；2)对损伤前、损伤后灰度图像均采用两种局部二值化算法处理并融合，得到二值化后的损伤前融合图像和损伤后融合图像；3)根据相位相关计算出的像素偏移量对损伤前融合图像进行仿射变换，再背景差分运算得到仅存在损伤点的二值化图像；4)对仅存在损伤点的二值化图像进行闭运算再迭代腐蚀，得到核信息；5)生成分水岭分割的种子区域；6)使用分水岭分割算法对损伤后图像进行分割，获取损伤点信息。
权利要求书2页 说明书6页 附图9页CN 112017157 A 2020.12.01C N 112017157A1.一种光学元件激光损伤阈值测试中损伤点识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)图像转换加载损伤前图像和损伤后图像，并将其转换为损伤前灰度图像和损伤后灰度图像；2)图像二值化对损伤前灰度图像分别采用两种局部二值化算法进行处理，并将两种二值化的处理结果进行融合，得到二值化后的损伤前融合图像；对损伤后灰度图像分别采用两种局部二值化算法进行处理，并将两种二值化的处理结果进行融合，得到二值化后的损伤后融合图像；3)偏移量消除对损伤前融合图像和损伤后融合图像进行相位相关计算，计算出像素偏移量，使用该像素偏移量对损伤前融合图像进行仿射变换，再将仿射变换后的图像作为背景，使用损伤后融合图像进行背景差分运算，得到仅存在损伤点的二值化图像；4)对仅存在损伤点的二值化图像进行闭运算，再进行迭代腐蚀，直至连通域数量连续3次不发生变化，得到最小的连通域核信息；5)将连通域核信息作为输入，生成分水岭分割的种子区域；6)根据种子区域数据，使用分水岭分割算法对损伤后图像进行分割，根据分割结果识别出损伤点，并获取损伤点信息。
激光捕捉显微切割技术操作流程
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图像分割技术在计算机视觉中的应用案例
图像分割技术在计算机视觉中的应用案例图像分割是计算机视觉领域中的一项重要技术，可以将图像划分为不同的区域或对象，从而帮助计算机理解图像，并提取出有用的信息。
图像分割技术在很多应用领域都有广泛的应用，下面将介绍几个图像分割技术在计算机视觉中的具体应用案例。
一、医学影像分割在医学领域，图像分割技术可以用于诊断、手术导航和辅助治疗等方面。
例如，在肺部CT图像中，利用图像分割可以准确地提取出肿瘤的边界和位置，帮助医生进行肿瘤的诊断和治疗。
此外，在磁共振成像（MRI）中，图像分割可以将肌肉、骨骼和器官等部位进行分离，从而帮助医生做出更准确的诊断。
二、自动驾驶自动驾驶技术是近年来计算机视觉领域的研究热点之一，而图像分割在自动驾驶中起到了重要的作用。
利用图像分割技术，可以将道路、车辆和行人等不同的目标进行分割和识别，实现对交通环境的理解和感知。
通过图像分割，汽车可以准确地判断前方是否有路障或行人，并作出相应的驾驶决策，从而确保行车安全。
三、工业质检图像分割技术也广泛应用于工业质检领域。
例如，在电子器件制造过程中，利用图像分割可以将不同的元件或故障区域从图像中分割出来，帮助工人进行质量检查和排除缺陷。
此外，图像分割还可以用于零件的检测和测量，可以自动识别出产品是否符合规定的尺寸和形状，提高生产效率和质量。
四、智能农业图像分割技术也被应用于智能农业领域，帮助农民实现精准农业管理。
通过使用无人机或传感器采集植物生长的图像数据，结合图像分割技术，可以准确地识别出不同作物的位置和生长情况。
这样农民可以根据不同作物的生长状况进行精确施肥、灌溉和病虫害防治，提高农作物的产量和质量。
总之，图像分割技术在计算机视觉中有着广泛的应用。
它不仅可以帮助医生进行医学影像的诊断和治疗，还可以用于自动驾驶、工业质检和智能农业等领域。
随着计算机视觉技术的不断发展，图像分割技术将在更多的应用场景中得到应用，为人们的生活和工作带来更多的便利和效益。
基于超像素技术的图像分割算法研究
基于超像素技术的图像分割算法研究随着计算机技术的不断发展，图像分割算法已经成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向。
而基于超像素技术的图像分割算法，则是近年来发展较为迅猛的一种方法。
本文将对基于超像素技术的图像分割算法进行研究，以期对该方法的优缺点、应用、未来研究方向等方面进行全面的探讨。
1. 超像素技术的基础概念超像素技术，又称为超像素分割（superpixel segmentation），是指将一幅图像分割成一组区域，其中每一组区域都包含像素，这些像素在颜色、纹理和空间上具有较好的连续性。
与像素相比，超像素具有较小的数量和更大的空间尺度，因此超像素分割可以很好地驾驭图像的复杂度，从而可以提高图像分割的效率。
目前，有很多种基于超像素技术的图像分割算法，其中最为经典的是SLIC算法。
2. 常用的基于超像素技术的图像分割算法SLIC算法是基于K-means聚类的一种超像素算法。
该算法的主要思想是通过使用K-means算法将图像的像素聚类成若干个超像素，从而达到分割图像的目的。
相比于传统的K-means算法，SLIC算法在选择聚类中心和计算距离时，考虑了像素的空间位置信息，因此可以更加准确地将图像分割成若干个区域。
此外，为了保证分割结果的平滑度，SLIC算法在计算超像素中心时，采用了距离加权的方法，从而减少了图像分割过程中出现的过度分割或欠分割现象。
除了SLIC算法之外，还有很多其他的基于超像素技术的图像分割算法，比如SEEDS算法、LSC算法等等。
3. 基于超像素技术的图像分割算法的应用基于超像素技术的图像分割算法，可以应用于很多领域。
比如，在医学领域，基于超像素技术的图像分割算法可以用于进行病灶分割、器官分割等任务；在自动驾驶领域，基于超像素技术的图像分割算法可以用于进行道路分割、障碍物检测等任务；在数字图书馆领域，基于超像素技术的图像分割算法可以用于进行文献图片中文字、图形的自动分割等任务。
4. 基于超像素技术的图像分割算法的优缺点相比于传统的像素级图像分割算法，基于超像素技术的图像分割算法具有如下优点：①改善了图像分割结果的平滑度，减少了过度分割或欠分割现象；②提高了图像分割的效率，减少了计算量；③增强了图像分割算法对于高层次语义信息的表达能力。
激光点云分割算法
激光点云分割算法摘要：一、引言二、激光点云分割算法的原理与方法1.激光点云的获取与处理2.空间分割方法3.地面平面拟合算法4.激光点云语义分割算法三、激光点云分割算法的应用与挑战1.应用场景2.算法的优缺点3.面临的挑战与未来发展方向四、结论正文：一、引言随着自动驾驶技术的快速发展，激光点云分割算法在实时环境感知和决策方面发挥着越来越重要的作用。
激光点云分割算法是指对激光雷达获取的点云数据进行处理，从而提取出环境中的各种目标物体，例如道路、障碍物、建筑等。
本文将对激光点云分割算法的原理与方法进行介绍，并分析其在实际应用中的优缺点以及面临的挑战与未来发展方向。
二、激光点云分割算法的原理与方法1.激光点云的获取与处理激光点云分割算法的第一步是获取点云数据。
激光雷达通过发射激光脉冲，测量返回脉冲的时间差，计算出点云中每个点的距离信息。
在获取到点云数据后，需要对其进行预处理，如滤波、去噪等，以消除数据中的噪声和异常值。
2.空间分割方法空间分割方法是将整个点云空间划分为若干个子空间，以便对每个子空间进行分别处理。
常用的空间分割方法有沿x 方向（车头方向）将空间分割成若干个子平面，然后对每个子平面使用地面平面拟合算法（GPF）得到能够处理陡坡的地面分割方法。
3.地面平面拟合算法地面平面拟合算法是在单帧点云中拟合全局平面，从而分割出地面和其他物体。
常用的地面平面拟合算法有Least Mean Squares (LMS) 和Random Sample Consensus (RANSAC) 等。
当点云数量较多时，地面平面拟合算法效果较好；然而，在点云稀疏时，该方法极易带来漏检和误检，例如16 线激光雷达。
4.激光点云语义分割算法激光点云语义分割算法是将激光点云通过球面投影转换为距离图像（Range,Images），然后在距离图像上用二维卷积神经网络提取特征进行语义分割。
目前，常见的激光点云语义分割算法有RangeNet++等。
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文章编号:167121742(2007)022*******一种激光损伤显微图像分割算法田永江, 滕奇志, 何小海, 李国利(四川大学电子信息学院图像信息研究所,四川成都610064) 摘要:针对那些具有多层次复杂区域且各区域过渡不明显的激光损伤图像,提出了一种小波分解与区域特征检测的区域生长算法,该算法解决了区域生长算法种子点自动选取和计算过大的问题,同时取得了较好的分割效果。
关 键 词:小波;区域生长;二维直方图中图分类号:TN911173 文献标识码:A收稿日期:20062092191 引言在激光损伤分析的过程中,光学元件表面损伤的区域必须首先准确测定,这样才能通过测量得到光学元件的激光损伤阈值能量等参数。
由于激光光束能量分布不均,造成的损伤呈现多区域,且各个区域间过渡很不明显,因此准确地把各个区域分割出来具有一定难度。
阈值法[1]是广泛使用的一种方法,它不需要先验知识且计算量小,但是在复杂图像中阈值不容易确定,同时也没有利用局部空间信息。
特征空间聚类算法[1]不需要训练样本,是一种无监督的统计方法,通过迭代地执行分类算法来提取各类的特征,但是聚类分析需要事先确定分类个数,且初始参数对分类结果影响较大;对噪声也较敏感。
区域生长算法的基本思想是将具有相识性质的像素集合起来构成区域[1],其优点是算法过程简明,对具有相似特征的连通区域具有较好的分割效果,其主要缺点是种子点需要人为选取或根据经验事先设定,同时它是一种串行算法,当分析目标较大时计算量很大[2]。
一种结合小波分解与区域特征检测的区域生长算法,不但继承了区域生长算法的优点,同时克服了其缺点,实现了种子点的自动选取和计算量的减小。
2 区域生长原理区域生长算法是一种根据事前定义的准则将像素或子区域聚合成更大区域,最终把图像分割为不同区域的过程。
基本的方法是从一组“种子”点开始,将与种子具有相似性的相邻像素附加到生长区域的每个种子点上[3]。
种子点的选取采用人为确定或根据已有的经验确定。
相似性的确定往往采用统计的方法,代表整个区域的特征,诸如灰度级或颜色的特定范围。
区域生长算法的优点一方面是过程简明,容易理解和实现;另一方面是区域的相似性一般是用统计的方法确定,考虑到了区域的整体特性,因而对噪声不敏感[1],对那些有相似性的连通区域具有较好的分割效果。
区域生长算法的缺点主要有两个方面,一方面是分割效果依赖于种子点的选取[3],当种子点的选取采用人工方式时,人为因素对分割效果的影响较大;采用已有经验确定也不能完全符合分析图像的实际情况。
另一方面是区域生长算法的计算量大,因为要对所有像素点逐个分析,作为一种串行算法,其空间复杂度和时间复杂度都较大[4]。
第22卷第2期2007年4月成 都 信 息 工 程 学 院 学 报JOURNAL OF CHEN G DU UNIV ERSITY OF INFORMATION TECHNOLO GY Vol.22No.2Apr.20073 小波分解与区域特征检测的区域生长方法311 小波分解 小波变换在信号处理中应用相当广泛,它在多分辨率分析理论中占据了分析基础的重要地位[3]。
其带来的优势很明显,可以分析信号的任意局部信息,这一点是傅立叶变换所不具有的能力[5],同时,在某种分辨率下所无法发现的特性在另一种分辨率下将很容易发现[3]。
在数字图像处理中,通过对图像做小波变换,可以得到不同分辨率下图像对应的低频轮廓信号和高频细节信号。
图1是源图像。
图2是对图1做了一次二维小波变换后,再把像素值标定到0～255区间的结果图。
图1 原图像图2 一次小波变换后图像从图1和图2可以看出,对图像做小波变换,可以把图像分解为左上角方向的低频图像和其它3个方向的高频图像。
低频图像一方面保留了图像的整体信息,另一方面数据量相对较小。
因此先对原图像做小波分解,然后只对低频图像进行处理,计算量大大减少。
312 区域特征检测对图像做区域分割的目的就是将图像划分为不同区域,同一个区域中点的特征必须满足某个预定义的准则[3],这个准则代表了区域内点的共同特征,准则决定了区域分割的效果。
分析的激光损伤图像呈现多区域,且各个区域间过渡很不明显,简单的定义一个准则不能把各个区域准确地分割出来,如采用灰度级或颜色的特定范围。
提出了一种将区域整体信息作为分割依据的方法,利用二维直方图来实现。
同一个区域内的像素点,在二维直方图上就会分布在同一个峰上,而周围区域内的点会分布在其它峰。
采用二维直方图的方法来描绘一个区域的整体信息,体现出了两个优点。
首先,二维直方图把像素的灰度特征和空间特征综合起来[6],可以在三维空间中区别目标和部分噪声,减小噪声对图像处理的影响。
第二,直方图可以实时的体现当前区域的整体特征,具有很好的灵活性,避免了固定某个门限或范围带来缺点。
对二维直方图进行峰检测具有计算量大、算法复杂的缺点,采用最佳一维投影的方法[7],把二维直方图按某个最佳方向投影到一维,在投影得出的一维直方图上进行峰检测,这时噪声影响并没有增加,也达到了减少计算量的目的;同时由于数据由二维投影到一位,算法复杂度也得到降低,采用一种基于直方图指数平滑的阈值和峰点自动检测方法[8],比采用邻域均值去噪和一般峰点检测方法的效果明显要好。
峰检测完成后必然要进行峰与峰之间的分割,才能最终确定出当前区域。
最大熵图像阈值分割算法[9]可以较好的对直方图进行分割,利用这一优点,提出了把最大熵图像阈值分割算法应用到峰与峰之间进行局部分割的思路。
该思路取得了很好的效果,实现了区域间的良好划分。
313 区域生长激光损伤图像的区域分割算法基于区域生长原理。
这是因为激光损伤图像呈现多区域,且各个区域间过渡很不明显,这种情况下考虑区域的整体特征就比较合适,可以采取基于区域检测的方法,这相对其它方法要好,如191第2期 田永江等:一种激光损伤显微图像分割算法采用基于边缘检测的方法效果就不太好。
除了利用区域生长原理的优点外,同时也克服了它的两个缺点。
通过对原图像进行小波分解,然后分析低频子图像,区域生长算法计算量大大减小。
种子点的选取对区域生长算法分析结果影响较大这一缺点也得到了克服,现提出一种自动确定种子点的方法,首先寻找图像中未分割的一个区域,然后统计该区域的二维直方图,找出直方图中最明显的一个峰,这个峰相对于其它峰最能代表自己所在的子区域,把它作为当前的种子点,这样就实现了种子点的自动选取。
种子点选取之后,就可以开始当前区域的生长,对区域相似性的判断利用了前面叙述的区域特征检测的方法,取得了较好的效果。
具体方法:随着区域的不断生长,区域的像素点不断增多,实时地统计当前区域的二维直方图,实时地去除种子峰以外的其它峰,然后再继续生长。
前述的区域特征检测的优点得到很好的发挥,特别是第二个优点,直方图可以实时的体现当前区域的整体特征,具有很好的灵活性,完全避免了事先人为设定门限或范围带来的干扰。
314 分割边缘修正正如前面提到的那样,对图像做小波分解后分析低频子图像,这样虽然减少了计算量,但是由于信息的减少,得到的结果与直接在原图上处理有一定的误差,对于这一点,可以把处理的结果对应到原图像上,利用原图像做局部的修改,就可以很准确的消除误差,计算量也不会增加太多。
首先采用小波逆变换的方法对分割边缘结果图像进行处理,使其变换到和原图一样大小,然后在原图上利用梯度对边缘做局部修正,取得了一定的效果。
4 程序设计与实现算法的程序流程如图3所示,主要经过HL S 变换、小波分解、种子点的自动选取、区域生长、边缘修正几个重要步骤。
图3 算法程序流程图对图像做HL S 变换[10],利用HL S 空间H 分量与光照无关的特点,把H 分量的灰度图像作为区域分割的基础,克服图像光照不均的问题[1]。
对灰度图像进行小波分解,达到减少计算量的目的。
种子点的选取实现了程序的自动提取,大大减少了人为等不确定因素的影响。
区域生长过程中对相似性的判断采用二维直方图来实现,既考虑到区域的整体特性,又具有实时的灵活性。
边缘修正利用了原图像的梯度信息,既改善了分割结果,又没有增加太多计算量。
5 试验结果与讨论图4和图5是两幅具有代表性的光学镜头表面膜激光损伤光斑图像,这两类图像具有两个最明显的共同点:区域多;各个区域间过渡不明显。
291成 都 信 息 工 程 学 院 学 报 第22卷图4 损伤类型1图5 损伤类型2图6和图7分别为图4和图5在HL S 空间的H分量灰度图图6 H分量图7 H 分量图8和图9分别为图6和图7对应的区域分割结果图。
图8 分割结果图9 分割结果图10和图11是对图8和图9的分割结果利用原图修正后的结果图。
图10 修正结果图11 修正结果从上面的分析结果可以看出,该算法针对图像中的连通区域进行分割,利用区域整体特征来确定区域生长准则,实现了区域间不明显过渡区域的良好划分。
同时克服了区域生长法的主要缺点,种子点的选取实现了程序自动搜索,计算量也因为利用了小波分解而减小。
但是,该算法也存在一定的缺点,从图10和图11中可以看出,该算法可以较准确的分割出图像中面积较大的各个区域,对那些面积相对较小的区域就划分得不太准确。
造成不准确分割的原因有2个:(1)该算法是在先统计当前区域的直方图的基础上进行,如果当前区域像素点数太少,该区域就不容易在直方图上形成明显的峰值,就容易在平滑处理时被去掉,最终并入其它区域,造成错误的分割。
391第2期 田永江等:一种激光损伤显微图像分割算法491成 都 信 息 工 程 学 院 学 报 第22卷(2)形成这些区域面积过小的原因是该算法为了减小整体计算量,在分割之前先对图像进行了多次小波分解,提取变化结果图像中面积相对源图像较小的低频部分作为分割对象。
解决前面提出的问题的关键在于保证那些被错分区域的面积不能过小,同时整体计算量又不能变得过大。
针对这个情况,考虑利用多分辨率分析的特点,对不同面积的区域应该在不同的分辨率下进行分割,最后再把不同分辨率下的分割结果合成在一起,目前正在继续研究的过程中。
综上所述,该算法对那些光照不均、具有多层次复杂区域且各区域过渡不明显的图像具有较好的分割效果,为后续进一步分析各个区域的情况打下了较好的基础。
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