[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

摘要

本发明公开一种基于固定参数分割微柱小管的血型识别方法，包括：获取微柱小管图像、图像预处理、灰度转换、图像二值化、对比检测结果，从而得到该血型试剂卡的血型检测结果。本发明通过获取最优截取参数和分割参数来对原始图像进行截取和微柱小管分割，避免了因阈值处理造成图像失真的结果发生并导致模板匹配时产生误差，提高了血型检测结果识别的效率，快速准确。

主权项

一种基于固定参数分割微柱小管的血型识别方法，其特征在于：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+Bi_j*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Grray_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：$V_{ij}=\left\{\begin{array}{c}0,{\mathrm{Gray}}_{ij}\<T\\ 255,{\mathrm{Gray}}_{ij}\>=T\end{array}\right.$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。