[发明专利]一种白细胞定位和迭代分割方法

摘要

本发明属于医学图像处理领域，特别涉及一种白细胞定位和迭代分割方法。根据白细胞图片的边界密度信息和颜色信息，计算每一个滑动窗口的边界密度特征因子和颜色特征因子的得分，进而选取得分较高的一部分窗口，之后将这些定位窗口进行处理，整合为最终的白细胞定位窗口，截取白细胞图片中定位窗口的区域即为定位子图。而白细胞的分割是基于定位进行的，用定位子图初始化GrabCut算法，通过膨胀迭代的方法逐步实现白细胞的准确分割。同时，对GrabCut算法的初始图也做了替换像素的预处理，使得能够在一定程度上提高GrabCut的分割精确度。本发明能够有效地避免白细胞直接在原图上分割受到红细胞等其他因素的影响，而且能够产生准确且有效的分割结果。

主权项

1.一种白细胞定位和迭代分割方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：a、计算白细胞图片的边界密度图，设定边界密度滑动窗口w1，在整张白细胞边界密度图中从任意像素点开始，逐像素滑动，直至边界密度滑动窗口w1遍历整张白细胞边界密度图；根据图片的边界密度信息，计算所有边界密度滑动窗口w1的边界密度特征因子的得分值；b、设定颜色对比度滑动窗口w3，在整张白细胞图中从任意像素点开始，逐像素滑动，直至颜色对比度滑动窗口w3遍历整张白细胞图；根据颜色对比度信息，计算所有颜色对比度滑动窗口w3的颜色对比度特征因子的得分值；c、根据步骤a和步骤b中边界密度特征因子和颜色对比度特征因子的得分值，对边界密度特征因子和颜色对比度特征因子，分别选取分值较高的一部分窗口作为定位窗口；d、将步骤c中得到的所有定位窗口叠加在一起，整合成一个覆盖所有窗口的最小定位窗口，截取白细胞图片中定位窗口的区域作为最终定位子图；e、对步骤d得到的最终定位子图，用膨胀作差的方法提取细胞核周围的像素值作为细胞质的代表，来替换定位子图中的细胞核像素，进行预处理；f、选取预处理或非处理的定位子图，来初始化GrabCut算法，然后以膨胀迭代的方式得到白细胞的分割结果；所述步骤a中，边界密度特征因子SED(w1)的计算表示为：其中，In(w₁)是定位窗口w₁的内围区域，|In(w₁)|和|w₁|分别表示In(w₁)和w₁的像素个数，θ_ED是缩放参数，L(In(w₁))表示In(w₁)的周长，表示In(w₁)窗口中所有像素B(p)之和，其中，B为通过canny边缘检测算子得到的边界图，其在每个像素p上的值为0或1；所述步骤b中，采用窗口w3和其外围区域Out(w3)在Lab空间上颜色信息直方图的卡方距离，颜色对比度特征因子SCC计算公式为：其中，|In(w1)|和|w1|分别表示In(w1)和w1的像素个数，θCC是缩放参数；h和g分别是窗口w3和其外围区域Out(w3)的颜色直方图，h(i)是窗口w3的颜色直方图h在第i个组的频数，g(i)是外围区域Out(w3)的颜色直方图g在第i个组的频数，SCC就是两个区域颜色直方图的卡方距离X2(g,h)。