[发明专利]一种数字图像中颗粒状对象的自动分割方法

摘要

本发明公开了一种数字图像中颗粒状对象的自动分割方法，属于数字图像处理技术领域。本发明针对数字图像，尤其是显微图像中颗粒状对象的灰度、结构分布与几何形状等特点，先应用自动阈值法将目标与背景分离；然后计算其梯度向量场，在梯度向量场中搜索关键点，理想的关键点在8邻域均有相应的梯度向量分布，其梯度值为零，获取的关键点作为每一个颗粒状对象的中心；接着定义一个新的基于灰度与空间位置的有效能量函数用以计算方向梯度，将其代替传统的灰度梯度；最后应用主动轮廓模型搜寻颗粒状对象的边界。本发明能准确有效地分割聚集型的颗粒状对象，尤其是生物医学显微图像中存在的大量粘连或重叠的微小颗粒，为图像分析与识别提供帮助。

主权项

一种数字图像中颗粒状对象的自动分割方法，其特征在于包括如下步骤：第一步分离颗粒状对象与背景：先将图像转化为二值图像，再采用自动阈值法将待分割的对象与背景进行分离；第二步搜索颗粒状对象的中心：计算图像的梯度向量场；求颗粒中心点；第三步计算方向梯度：先构建一个基于灰度与空间位置的能量函数，计算每个像素对应的能量最大的中心点，作为此像素同质性最强的中心；计算每一个像素与其对应的中心的方向梯度；第四步初始化圆形轮廓：从每一颗粒的中心出发，分别沿上、下、左、右四个方向，搜索第一个非零值的像素，将中心与该像素的距离，作为初始化圆的半径；第五步分割颗粒状对象：利用GVF Snake形变模型实施分割，其外力项的梯度采用第三步中的方向梯度。