[发明专利]一种基于肝癌免疫组化图像的血管角度自动测量方法

权利要求书

1.一种基于肝癌免疫组化图像的血管角度自动测量方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)采集肝癌免疫组化的血管图像；

2)对图像进行染色分离、阈值分割、平滑、填充处理，使血管清晰、完整；

3)对目标血管进行特征点提取并将所提取的特征点分为两个等量的集合；

4)根据所分的两个集合，拟合两根直线，并对这两根直线进行判断、调整，最后计算出血管角度。

2.根据权利要求1所述的基于肝癌免疫组化图像的血管角度自动测量方法，其特征在于，步骤2)中，利用颜色去卷积算法进行染色分离，对RGB信息进行正交变换获取每种着色的独立信息，对变换进行标准化获得每种着色正确的吸收因子。

3.根据权利要求1所述的基于肝癌免疫组化图像的血管角度自动测量方法，其特征在于，步骤2)中，阈值分割时，利用图像染色分离后所得到的DAB染色和H染色对象的后验概率为新的正则化约束，实现Otsu最佳阈值判别准则函数的正则化，正则化最佳阈值判别准则函数为：

4.根据权利要求1所述的基于肝癌免疫组化图像的血管角度自动测量方法，其特征在于，步骤3)中，采用SURF算法对目标血管进行特征点提取，SURF特征点提取，通过计算Hessian矩阵行列式的局部极值点，来确定特征点的位置；将盒子滤波器与图像进行卷积运算，结果分别为Dxx、Dxy和Dyy；Hessian矩阵的行列式简化为：Det(H)＝D_xyD_yy-(wD_xy)²，式中，w是权重系数；按照式中近似Hessian矩阵行列式的计算方法，对图像中每一点求取响应并记录下来，根据判断阈值判断哪些响应点作为特征点。

5.根据权利要求1所述的基于肝癌免疫组化图像的血管角度自动测量方法，其特征在于，步骤3)中，将所提取的特征点分为两个等量的集合包括如下步骤：

(1)对获取的N个特征点进行编号，包括如下步骤：

①根据特征点的坐标位置关系，采用线扫描的方式从上、下、左、右四个方向进行扫描，分别找出四个方向上经扫描后的第一个点，标记为T_up、T_down、T_left、T_right，分别计算出该点与最邻近的两个点的角度，记为∠T_up1、∠T_up2、∠T_down1、∠T_down2、∠T_left1、∠T_left2、∠T_right1、∠T_right2，再计算出同方向上两个角度之间的差值的绝对值，取其中角度差值最小的点为血管起始点，记为P₁；

②根据欧几里得距离关系Oρ＝sqrt((x₁-x₂)²+(y₁-y₂)²)，分别计算P₁与其他N-1个特征点的距离，取到P₁距离最小的点记为P₂，再分别计算P₂到其他N-2个特征点的距离，当最小时，记i为P₃，以此类推，直到标记出所有的特征点；

(2)N为奇数时，取编号为(N+1)/2的特征点为标记点，N为偶数时，取编号为N/2与N/2+1之间的距离作为标记点，把血管中N个特征点分成等量的两个集合S₁与S₂，其中N为奇数时，S₁＝{P₁，...,P_(N-1)/2},S₂＝{P_(N+1)/2，...,P_N}，N为偶数时，S₁＝{P₁，P₂，...,P_N/2}，S₂＝{P_N/2+1，...，P_N}。