[发明专利]基于卡尔曼框架下特征匹配细胞分裂方法

权利要求书

1.一种基于卡尔曼框架下特征匹配细胞分裂方法，其具体实现步骤如下：

(1)分割图像

1a)对医学序列图像进行中值滤波；

1b)采用Otsu法对中值滤波后的图像进行二值化分割，得到二值图像；

1c)将二值图像中像素点个数小于20的区域删除，得到待跟踪的二值图像；

(2)提取被跟踪细胞

2a)采用四邻域连通标记算法，对所有待跟踪的二值图像中的细胞区域依次进行中心标记；

2b)提取每个细胞区域中心标记，得到每个细胞的中心位置，将每一帧中所有细胞的中心位置确定为被跟踪细胞的中心位置

(3)预测跟踪

按照中心标记的先后顺序提取被跟踪细胞，采用卡尔曼预测方法，对被跟踪的细胞进行预测，得到该细胞在下一帧二值图像的预测坐标点；

(4)判断预测点处是否存在细胞

如果预测坐标点处像素值为0则判定为存在细胞，则将该细胞和被跟踪细胞确定为同一个细胞，如果不存在，则返回步骤(3)；

(5)判断被跟踪细胞是否为分裂细胞

5a)将预测坐标点处细胞的面积减去被跟踪细胞的面积，如果面积差大于被跟踪细胞面积的1/3时，则执行下一步骤，否则保存预测坐标点处细胞的坐标信息；

5b)以预测坐标点为中心在20*20的窗内搜索另一个被跟踪细胞的分裂细胞：将窗内每个细胞的面积依次与预测坐标点处细胞的面积相加，将面积之和与被跟踪细胞面积进行比较，如果其差值小于等于0.5，则确定为分裂细胞，记录对应的坐标信息，并将被跟踪细胞标记为分裂细胞；否则保存其坐标信息；

(6)重复执行步骤(3)、步骤(4)、步骤(5)，完成对所有细胞的跟踪，得到细胞的跟踪轨迹段；

(7)特征匹配

7a)记录每个细胞轨迹段的起始二值图像和终止二值图像，并将二值图像中轨迹的起始和终止坐标分别记录于起始坐标集合和终止坐标集合中；

7b)确定被跟踪细胞的邻域匹配区域，选择待匹配细胞；

7c)计算被跟踪细胞与每个待匹配细胞的相似度，将相似度最大的待匹配细胞与被跟踪细胞确定为同一个细胞，再将其跟踪轨迹连接到被跟踪细胞的跟踪轨迹后；

7d)重复执行步骤7a)、步骤7b)、步骤7c)，直到最后一帧图像，完成对所有细胞的特征匹配，将属于同一细胞的跟踪轨迹，按顺序连接，形成完整的跟踪轨迹。

2.根据权利要求1所述的基于卡尔曼框架下特征匹配细胞分裂方法，其特征在于：步骤1b)中所述的Otsu方法是按照下式求分割结果：

ft(x,y)=1f(x,y)≥t0f(x,y)<t]]>

其中，f_t(x，y)为分割后的二值化图像，(x，y)是二维数字图像的平面坐标，t为分割阈值。