[发明专利]一种高粘连度细胞环境下的多细胞同步跟踪方法

权利要求书

1.一种高粘连度细胞环境下的多细胞同步跟踪方法，其特征在于包括细胞分割和多细胞跟踪两大步骤：

其中细胞分割包括以下步骤：

1a、灰度图生成：读入第i帧图像，经过变换成为灰度图；

1b、灰度图像预分割：通过扩展极小变换实现预分割，得到粗糙分割二值图像；

1c、距离变换：对步骤1b所述的分割后的二值图像取反并进行距离变换；

1d、使用分水岭方法完成簇分割，得到基本连通区域；

1e、消除噪声：将对象细胞的面积、离心率、矩形度、拉伸度特征进行匹配，实现细胞分割过滤剔除细胞特征相异的对象；

1f，分割好的当前图像后，返回步骤1a重复，直至分割完成；

多细胞跟踪包括以下步骤：

2a、 初始化第i帧图像，通过分水岭算法加特征过滤得到该帧待跟踪细胞Xi，i=1，2，…,n

2b、利用卡尔曼滤波算法中的状态方程对待跟踪细胞进行预测得到预测位置及速度；

2c、针对第i+1帧中每一个跟踪对象在其3倍直径范围内度量其相似度，选取细胞的面积，离心率，矩形度，拉伸度，速度，方位角六个特征度量，相似度函数为：

x表示第i帧中跟踪对象，表示第i+1帧中预测区域内入选对象, 表示跟踪细胞与入选对象在特征空间中的欧式距离，找到使相似度函数最小的点，即为对应细胞的观测，进而用来预测下一帧的目标细胞；

2d、认定相似度函数最小的细胞即为被跟踪对象，将其基本信息认定为观测量带入卡尔曼滤波算法中的观察方程完成更新；

2e、抽取下一帧，跳转步骤2a循环，直到视频帧结束。

2.根据权利要求1所述的高粘连度细胞环境下的多细胞同步跟踪方法，其特征在于：距离变换，对得到的二值图像取反并按下式进行距离变换；

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3.根据权利要求1或2所述的高粘连度细胞环境下的多细胞同步跟踪方法，其特征在于：将对象细胞进行特征匹配，剔除细胞特征相异的对象：

面积特征，表示为：

为单位像素；细胞的整个生命周期，其面积为一个相对稳定的值，服从约束条件，其中，分别表示细胞分裂前后的面积，对应细胞的最大面积和最小面积；

离心率特征为：

a,b分别表示对象的长轴和短轴，静态细胞多呈现近似圆形，其离心率近似为1，而动态细胞，由于其运动导致几何形状出现拉伸情况；

判断细胞的拉伸程度的矩形度为：

W表示宽度， H表示高度；

细胞的拉伸度为：

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