[发明专利]一种基于固定参数分割微柱小管的血型识别方法

权利要求书

1.一种基于固定参数分割微柱小管的血型识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)获取微柱小管图像

采集血型试剂卡的原始图片，将原始图像读取到位图中，并在此位图上截取各个微柱 小管下部的矩形区域，则得到各个微柱小管图像；

(2)图像预处理

先将RGB图像转到YCbCr分量，然后对图像的Y分量进行直方图均衡化处理，最后合成图 像，从而突出微柱小管图像中红细胞所在位置；

(3)灰度转换

采用加权平均值法将步骤(2)中合成的图像转换成灰度图像，则C[i,j]像素点处亮度 值为R_ij、G_ij、B_ij，灰度变换后该点的灰度值Gray_ij为Gray_ij＝R_ij*0.3+G_ij*0.59+Bi_j*0.11；

(4)图像二值化

采用Otsu算法求取步骤(3)中灰度图像的最佳阈值T，并将T和灰度值Gray_ij进行比较， 当Grray_ij大于T时，Gray_ij取255，反之Gray_ij取0，则经阈值处理后的灰度值V_ij为：

Vij=0,Grayij<T255,Grayij>=T]]>

经过上述阈值处理后就可把步骤(3)中灰度图像转换成黑白的二值化图；

(5)对比检测结果

将二值化图中灰度值V_ij在垂直方向及水平方向上分别进行投影，并统计每一行、每一 列上的像素之和，根据像素的分布情况来判断微柱小管下段红细胞的分布情况；再结合当 前血型试剂卡的种类，得到该血型试剂卡的血型检测结果。

2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于：所述步骤(2)中将RGB图像转到YCbCr 分量是以微柱小管下部的矩形区域的大小建立二维数组坐标，则C[i,j]像素点的亮度值为 R_ij、G_ij、B_ij，转换为YCbCr分量后该点的各分量为：

Y＝R_ij*0.257+G_ij*0.564+B_ij*0.098+16

Cb＝-R_ij*0.148-G_ij*0.291+B_ij*0.439+128

Cr＝R_ij*0.439-G_ij*0.368-B_ij*0.071+128。