《電子技術(shù)應用》
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基于優(yōu)化水平集的細胞圖像分割算法
來源:電子技術(shù)應用2013年第9期
張瑞華,, 吳 謹
1. 武漢科技大學 信息科學與工程學院,,湖北 武漢 430081,; 2. 中國人民解放軍空軍雷達學院 實驗中心,湖北 武漢 430019
摘要: 介紹了一種基于優(yōu)化水平集的細胞圖像分割算法,。優(yōu)化水平集在水平集算法基礎(chǔ)上添加了局部熵和灰度變換, 以達到突出邊緣和去噪的目的,。為修正經(jīng)典OTSU閾值法忽略目標與背景的類內(nèi)平均距離,,創(chuàng)新性地對閾值選擇函數(shù)進行改進,。實驗結(jié)果表明,,相比于傳統(tǒng)算法,,該算法在正確分割率和運行時間上更優(yōu),在復雜的細胞圖像分割中具備有效性和可行性,。
中圖分類號: TP391;TP37
文獻標識碼: A
文章編號: 0258-7998(2013)09-0142-03
Improved level-set segmentation algorithm on image sequences of stem cells
Zhang Ruihua,, Wu Jin
1. College of Information Science and Engineering,Wuhan University of Science and Technology,,Wuhan 430081,,China; 2. Experiment Center,,Air Force Radar Academy, Wuhan 430019, China
Abstract: A separating algorithm for neuron stem cell images based on level-set segmentation algorithm combined with improved OTSU criterion is presented. Firstly, prove level-set, edge stopping function is constructed based on local entropy and gray-scale transformation which can do a good work for overcoming the drawbacks. Secondly, analyze the shortcoming of the OTSU and propose a new threshold function according to the suggestion that make the variance within clusters as a factor of computing the best threshold. Experiments demonstrate that this algorithm has proved high-speed and has a good effect of cell segmention compared to traditional methods.
Key words : image processing; image segmentation; cell adhesion; level set;local entropy; OTSU threshold segmentation

    細胞分割的傳統(tǒng)方法有兩類:閾值法[1-2]和先驗模型法[3],。閾值法計算量小,算法容易實現(xiàn),,但閾值很難確定。如果閾值選擇過大容易造成過分割,,如果選擇過小則會產(chǎn)生分割不夠的問題,。先驗模型法對呈規(guī)則橢圓型細胞的簡單粘連有較好的分割效果,但對弱邊緣,、邊緣不連續(xù),、帶噪等情況下的非規(guī)則橢圓型細胞圖像不能有效分割。

    參考文獻[4]提出的無需重初始化水平集模型屬于基于梯度的邊緣模型,,解決了C-V 水平集模型的忽略圖像局部特征的問題,。另外由于無需重初始化,極大提升了水平集的進化速度,,具有較高的實用價值,。但該模型存在基于梯度的邊緣模型固有的問題:對帶噪、弱邊緣,、邊緣不連續(xù)的圖像難以精確分割[5],。目前,一些文獻針對該模型的邊緣終止函數(shù)進行了優(yōu)化,。參考文獻[6]將邊緣終止函數(shù)中的高斯濾波用Kalman濾波代替,,促使水平集曲線進一步收斂,同時加快了模型的進化速度,;參考文獻[7]提出一個無需高斯平滑的邊緣終止函數(shù),,不但使模型的邊緣定位更精確,同時減少了約45%的分割時間和迭代次數(shù),。然而,,上述改進還是基于梯度的邊緣終止函數(shù),難以從根本上克服基于梯度的邊緣模型的缺點,。鑒于此,,本文結(jié)合局部熵和灰度變換函數(shù)構(gòu)造新的邊緣終止函數(shù),。實驗證明了新的終止函數(shù)能夠有效克服基于梯度的終止函數(shù)固有的缺點, 縮短了進化時間,。
    本文首次將優(yōu)化水平集和改進的OTSU閾值法相結(jié)合對神經(jīng)元干細胞NSC(Neural Stem Cells)圖像進行分割,,分別解決了細胞分割中選取細胞團輪廓和分割粘連細胞的難題,具有很好的分割效果。
1 水平集算法
    本文采用無需重初始化的變分水平集模型,,并結(jié)合局部熵和灰度變換作為該模型的邊緣終止函數(shù),,以實現(xiàn)對細胞團輪廓的提取。
1.1 無需重初始化的水平集模型
     無需重初始化的水平集模型屬于基于梯度的邊緣模型,,如圖1所示,。它存在基于梯度的邊緣模型固有的一些缺點:(1)對于噪聲圖像,梯度值在遠離邊緣的噪聲點處也較大,,導致進化曲線停滯在噪聲區(qū)域且進化速度慢,如圖1(d),;(2)邊緣泄漏。由于梯度值在弱邊緣處較小,,導致弱邊緣處停止力較弱,,進化曲線易忽略邊界繼續(xù)進化,如圖1(e);(3)模型對不連續(xù)邊緣的識別困難,,造成不連續(xù)邊緣的漏分割,如圖1(f),。

其中,T2定義了一種作用于原始圖像亮度r的操作, s為變換后的亮度,,m為閾值,,k為拉伸參數(shù)。通過函數(shù)T2來增強圖像對比度,,以突出邊緣,。

    對水平集分割后的細胞輪廓,用閾值T繼續(xù)分割,見圖3(b),得到的結(jié)果如圖3(c)所示,。最后通過膨脹,、腐蝕,得到最終分割結(jié)果如圖3(d)所示,。

 

 

3 仿真結(jié)果與分析
    為驗證本文算法,,采用大量圖像進行實驗,取其中1個NSC圖像序列(160幀,,每幀細胞數(shù)為33個,, 大小為250×250像素)作為例證,此序列具有細胞數(shù)目眾多,,出現(xiàn)復雜粘連和帶噪,、弱邊緣等特點。由于篇幅限制,圖片不宜過大,,故采用25X的物鏡觀察細胞,。實驗中,局部熵窗口尺寸M×M=3×3,?;叶茸儞Q參數(shù)d=0.9,K=80,。水平集參數(shù)主要參考參考文獻[5]:λ=5.0,u=0.04,v=3.0,τ=5.0,。實驗是在Intel P4 3.0 GHz,WindowsXP 2 048 MB內(nèi)存的PC上實現(xiàn),,程序由Matlab 7編寫,。
    分別采用閾值法、先驗模型法和本文算法對序列中隨機抽取的第102幀圖像進行分割,,結(jié)果如圖4所示,。
    圖4(b)顯示了閾值法的分割結(jié)果,可見,,不僅將相鄰細胞誤判為一個整體(這是由于出現(xiàn)了3個以上的細胞粘連),而且還漏標了多個細胞(這是由于該細胞形狀為非規(guī)則圓形),。參考文獻[3]先驗模型算法在求出細胞的等效半徑r,、圓形度c和質(zhì)心o后,以質(zhì)心o為圓心,,以r為半徑,,劃定一個圓形區(qū)域來檢測細胞的粘連部分。算法對呈規(guī)則圓型細胞的復雜粘連有較好效果,,但對特殊形狀的復雜粘連分割不夠,見如圖4(c),。圖4(d)是本文算法的分割結(jié)果,除了極少數(shù)細胞的丟失外,,在細胞的形態(tài)信息和位置信息上都有更好的保留,,體現(xiàn)了算法的優(yōu)越性,利用人眼觀察可以看出分割正確率要比另兩種算法高得多,。

    本文給出了結(jié)合優(yōu)化水平集和改進OTSU閾值的NSC圖像分割算法,,分別解決了細胞分割中選取細胞團輪廓和分割粘連細胞的難題。實驗結(jié)果表明,,相較于其他分割算法,,本文算法對復雜粘連和帶噪、弱邊緣的細胞圖像分割速度更快速,、更準確,。
參考文獻
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