[发明专利]一种病理图像的去除背景的方法

权利要求书

1.一种病理图像的去除背景的方法，其特征在于：包括，

S1，获取一张病理图像的原图像，并将原图像缩放4倍；

S2，通过医学处理库Openslide对所述缩放后的病理图像处理，并获得缩放4倍后的低倍率图像；

S3，对所述低倍率图像中的组织进行二值化提取；

S4，通过形态学闭操作将二值化提取后的图像进行内部填充形成一个完整的组织碎片；

S5，将所述组织碎片通过形态学开操作去除噪声点；

S6，选取所述组织碎片中面积大于每个组织最小像素面积的组织部分，并在低倍率图像上获得每一片组织轮廓；

S7，通过所述低倍率图形中的组织轮廓找到原图像上的组织轮廓位置，并获取所述组织轮廓位置；

S8，通过libvips对所述原图像进行图像处理，并得到去除背景后的图像。

2.根据权利要求1所述的病理图像的去除背景的方法，其特征在于：所述二值化提取的步骤分为三步：

S401，将低倍率图像转换到HSV空间，并提取饱和度的通道信息；

S402，对所述低倍率图像进行均值滤波，卷积核大小为100*100，去除小的噪点；

S403，对所述低倍率图像采用大津阈值二值化。

3.根据权利要求1或2所述的病理图像的去除背景的方法，其特征在于：所述提取饱和度的通道信息的公式为：

其中，max表示当前图像的所有像素中的最大值，min表示像素中的最小值。

4.根据权利要求3所述的病理图像的去除背景的方法，其特征在于：所述均值滤波的操作步骤为：

S4021，令Sxy表示中心在图像点(x，y)处，大小为m*n个像素的矩形子图像窗口；

S4022，算数均值滤波器在Sxy定义的区域中计算被污染图像g(x，y)的平均值；

S4023，在点(x，y)处复原图像的值，采用在Sxy定义地区域中的像素计算出的算数平均值，即，

其中，(s，t)为(x，y)的子集。

5.根据权利要求2或4所述的病理图像的去除背景的方法，其特征在于：所述大津阈值二值化的步骤：

S4031，计算输入低倍率图像的归一化直方图，使用p_i,i＝0,1,2,...,L-1表示所述直方图的各个分量；

S4032，用对于k_i,i＝0,1,2,...,L-1，计算累积和P₁(k)；

S4033、用式对于k_i,i＝0,1,2,...,L-1，计算累积均值m(k)；

S4034、用式计算全局灰度均值m_G；

S4035、用式对于k_i,i＝0,1,2,...,L-1，计算类间方差

S4036、得到使得最大的k值，即，大津阈值k^*，若最大值不唯一，用相应检测到的各个最大值k的平均值为k^*；

S4037、在k＝k^*处计算得到可分性测度η^*，即划分阈值，其中，图像中所有像素的灰度方差；

S4038、根据S4037得到的划分阈值对低倍率图像进行二值化划分，得到最终的结果。

6.根据权利要求1所述的病理图像的去除背景的方法，其特征在于：所述libvips对所述原图像进行图像处理的步骤包括：

S801，通过libvips读入原图像，并转为其处理格式；

S802，通过公式进行处理S801中的图像[B,F]x[0,1]＝[0,F]；

S803，通过公式进行处理S802中的图像[0,F]+[240,0]＝[240,F]；

其中，所述B表示背景，F表示前景中带有组织的区域。

7.根据权利要求1、2、4或6任一所述的病理图像的去除背景的方法，其特征在于：通过JavaScript库中的OpenSeadragon将去除背景后的图片展示。

8.根据权利要求7所述的病理图像的去除背景的方法，其特征在于：所述展示将实际图片大小缩小了n倍，且n大于等于4。