[发明专利]一种非标记细胞显微图像增强方法及系统

说明书

本发明公开了一种非标记细胞显微图像增强方法及系统，属于图像处理技术领域，包括如下步骤：S1、输入非标记细胞显微图像；S2、利用滑动窗口中心灰度增强算法，对非标记细胞显微图像位于滑动窗口中心的像素进行灰度值预增强；S3、重复滑动窗口，使得滑动窗口中心遍历非标记细胞显微图像，对每一个像素进行灰度值预增强，获得预增强的非标记细胞显微图像；S5、利用预增强的非标记细胞显微图像与经自适应权值约束的高斯多尺度加权图像作差分运算，得到增强后的非标记细胞显微图像。本发明具有较好的鲁棒性及普适性，且运算速度更快；本发明对特征图像的提取更精确，且能进一步提高非标记细胞显微图像的对比度。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体地讲，涉及一种非标记细胞显微图像增强方法。

背景技术

非标记细胞显微图像与荧光细胞图像相比提供了更详细的细胞图像，可以同时显示细胞核和细胞质。但非标记细胞显微图像整体对比度较低，导致细胞的细节较难观察，细胞边缘通常存在不清晰的问题。因此，为了解决上述问题，对非标记细胞显微图像进行对比度增强是显微图像分析的重要预处理步骤。其主要目的是通过修改图像的空间特征来增加细胞结构和细胞器的可见性。

文献（Zhaozheng Yin, Takeo Kanade, Mei Chen, Understanding the phasecontrast optics to restore artifact-free microscopy images for segmentation,Medical Image Analysis, 16(5), 047-1062(2012).）提出了一种基于范数作为近似稀疏正则化项的最小化定义能量函数方法，通过使用带有稀疏约束正则化的反卷积增强非标记细胞显微图像，提高了细胞的亮度，但是细胞的细节模糊，背景不均匀，细胞周围有深色晕圈，尤其是对正在进行有丝分裂的细胞增强效果较差。文献（Koos, K., Molnár, J.,Kelemen, L. et al, DIC image reconstruction using an energy minimizationframework to visualize optical path length distribution, Scientific Reports,6,30420(2016).）提出了一种基于范数推导闭形式解的最小化定义能量函数方法，通过在非负约束二次规划中迭代更新惩罚函数将数据项、 平滑项和加权 稀疏项结合，在提高细胞与背景的对比度的同时保留了细胞中的部分高频细节，在一定程度上解决了细胞边缘与周围光晕重叠的问题，但是存在细胞中的低频细节缺失，背景不均匀，增强后的非标记细胞显微图像整体亮度较低。文献(Thirusittampalam K, Hossain MJ, Ghita O, et al.,A novel framework for cellular tracking and mitosis detection in dense phasecontrast microscopy images, IEEE J Biomed Health Inform, 17(3),642-53(2013).)提出了一种基于Top-Hat滤波重构的增强方法，通过将经过灰度反转后的非标记细胞显微图像与经过Top-Hat滤波和形态学开操作后的非标记细胞显微图像相减，经过膨胀操作提高细胞区域灰度值，经过腐蚀操作降低背景区域灰度值，但存在细胞与其周围光晕存在重叠的现象，细胞中的细节基本不可见。文献(Jiang W, Wenchao Jiang, Zhaozheng Yin,Seeing the invisible in differential interference contrast microscopy images,Medical Image Analysis, 34,65-81(2016).)提出了一种基于不同时间域中空间梯度变化的增强方法，通过使用拉普拉斯金字塔对非标记细胞显微图像积累多层次的空间梯度信息来放大空间梯度，然后通过带通滤波器积累时间滑动窗口中的运动信息来放大由精细细胞结构引起的微小运动，使得非标记细胞显微图像中较难辨别的细胞质等细胞结构清晰可见，但是该方法加剧了细胞粘连的问题。上述文献提出的增强方法大多基于某种特定的成像方式，根据显微镜成像的方式，建立增强图像的模型，普适性并不是很高。