[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

说明书

技术领域

本发明涉及血型检测结果识别领域，具体涉及一种基于固定参数分割微柱小管的 血型识别方法。

背景技术

血型试剂卡是20世纪90年代产生的一种血型检测产品，其基本原理是利用分子筛 技术、离心技术和特异性免疫反应技术原理，把血型血清学技术与凝胶分子筛技术有机结 合起来，可灵敏地检测出可能存在的微弱血型抗原抗体反应，其被认为是血型血清学检验 的里程碑。

血型试剂卡上有6-8个微柱小管，每个微柱小管中灌装有凝胶和抗体；检测时将红 细胞、血浆或试剂红细胞加在微柱小管上部的反应腔中，通过离心后分析红细胞在微柱小 管中位置分布情况判断结果。

目前血型试剂卡的结果判读主要还处于人工阶段，即人肉眼观察红细胞的位置分 布，其自动化程度低，且受到人为因素影响很大，不同的人对于同一结果可能会有不同判 断，容易造成人为误判。

现有的血型分析算法中，一般都是先对图像进行灰度处理，再进行微柱小管的分 割，由于灰度处理时会使得图像特征点存在一定的损失，造成对象边缘的失真，而当采用模 板匹配的方式进行微柱小管的分割时，由于前一步的对象边缘失真，导致了模板匹配的误 差增加，不利于最终结果的判读。

发明内容

本发明的目的在于克服现有血型检测结果识别方法的不足，提供一种基于固定参 数分割微柱小管的血型识别方法。

为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：

一种基于固定参数分割微柱小管的血型识别方法，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+B_ij* 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Gray_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。