一種熒光顯微圖像二值化的自適應(yīng)閾值方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)涉及一種熒光顯微圖像二值化的自適應(yīng)閾值方法，屬于顯微鏡系統(tǒng)圖像處理技術(shù)。包括：濾除低頻背景，圖像背景均一化處理；計算圖像的歸一化直方圖，獲得歸一化直方圖曲線；冪函數(shù)曲線擬合；對擬合曲線求導(dǎo)獲得曲線轉(zhuǎn)折點；根據(jù)得到閾值再進(jìn)行二值化處理。本發(fā)明專利技術(shù)從熒光顯微圖像低背景的特點出發(fā)，提供了一種基于歸一化直方曲線擬合的自適應(yīng)閾值選取方法，適用于熒光顯微圖像的二值化處理。

Two value self adaptive threshold method for fluorescent microscopic image

The invention relates to an adaptive threshold method of two values of a fluorescence microscopic image, belonging to the image processing technique of a microscope system. Including filtering out low frequency background, homogeneous background image processing; the normalized histogram of the image, obtain the normalized histogram curve; exponential curve fitting; obtain the turning point of the curve of the fitting curve obtained by derivation; then threshold binarization processing. The invention is based on the characteristics of low background fluorescence microscopic image, provides a method of adaptive threshold histogram normalization based on curve fitting for fluorescence microscopic image binarization processing.

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
一種熒光顯微圖像二值化的自適應(yīng)閾值方法
本專利技術(shù)涉及顯微鏡系統(tǒng)的圖像處理領(lǐng)域，特別是一種熒光顯微圖像二值化的自適應(yīng)閾值方法。
技術(shù)介紹
熒光顯微成像技術(shù)是生物醫(yī)學(xué)、細(xì)胞與分子生物學(xué)、微生物學(xué)、環(huán)境科學(xué)等領(lǐng)域的重要研究手段之一。在圖像處理中，二值化是主要處理手段之一，對灰度圖像進(jìn)行二值化的基本思想是確定一個閾值，然后把每個像素點的灰度值和閾值比較，根據(jù)比較的結(jié)果把圖像中各像素劃分為目標(biāo)和背景兩類。對于光照均勻的圖片，應(yīng)用經(jīng)典的全局閾值方法可以取得較好的效果，這些方法包括:根據(jù)直方圖雙峰間谷底閾值法、迭代選擇閾值法、最大類間方差法(OSTU)法等。對熒光顯微圖像，特點包括：具有弱背景光，目標(biāo)物具有相對強的熒光；背景光照不均勻，特別在高倍率物鏡下，中間與四周背景存在明顯亮度差；當(dāng)目標(biāo)物較少時(如微生物顯微成像)，直方圖不存在明顯的峰值，多數(shù)像素屬于低灰度值；可能同時存在多色的熒光成像信號，對目標(biāo)顏色的熒光目標(biāo)的二值化處理造成干擾；熒光顯微成像質(zhì)量不一等。對于熒光顯微圖像，常用的全局化的閾值方法存在應(yīng)用上存在著實際的困難，雙峰法對于直方圖無峰的熒光圖像無法使用，OSTU法、迭代法等對背景和目標(biāo)比較接近的低信噪比圖像處理失效。
技術(shù)實現(xiàn)思路
本專利技術(shù)的主要目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)中的上述缺陷，提出一種能有效、快速地進(jìn)行二值化處理的熒光顯微圖像二值化的自適應(yīng)閾值方法。本專利技術(shù)采用如下技術(shù)方案：一種熒光顯微圖像二值化的自適應(yīng)閾值方法，其特征在于，包括如下步驟：1)分別提取熒光顯微圖像的RGB三個顏色通道，生成三個灰度圖像，并分別濾除這三個灰度圖像的低頻背景部分；2)計算濾波后灰度圖像分布直方圖，獲得低灰度區(qū)的最高值，去除最高值之前的數(shù)據(jù)點，生成新的維點曲線并進(jìn)行歸一化處理；3)對歸一化后的維點曲線進(jìn)行雙段指數(shù)函數(shù)擬合，根據(jù)統(tǒng)計判斷參數(shù)對擬合值進(jìn)行判斷是否需要閾值計算，若是則根據(jù)雙段指數(shù)函數(shù)計算閾值。4)根據(jù)閾值對歸一化后的維點曲線再做二值化處理，生成矩陣A；5)將1)中的熒光顯微圖像RGB格式轉(zhuǎn)換為HSV格式，根據(jù)HSV矩陣中色度值分別判斷每像素顏色，生成目標(biāo)顏色的邏輯矩陣B；6)在目標(biāo)顏色類型中，對矩陣A和矩陣B進(jìn)行邏輯和運算，獲得該顏色的二值化圖。優(yōu)選的，在步驟2)中采用形態(tài)學(xué)Tophat濾波濾除低頻背景部分。優(yōu)選的，在步驟3)中，所述的根據(jù)雙段指數(shù)函數(shù)計算閾值，是指對雙段指數(shù)函數(shù)求導(dǎo)，獲得曲線轉(zhuǎn)折點，以該轉(zhuǎn)折點的橫坐標(biāo)值乘以255倍作為閾值。由上述對本專利技術(shù)的描述可知，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)具有如下有益效果：1、本專利技術(shù)的二值化方法，能夠?qū)Φ托旁氡鹊亩囝伾珶晒怙@微圖像，獲得不同顏色的二值化結(jié)果，方便后續(xù)圖像的處理。2、本專利技術(shù)的二值化方法，對灰度圖像進(jìn)行低頻背景的濾波以消除光照不勻的背景，適用于熒光顯微成像中間亮度高、四周亮度低，背景亮度變化為低頻的特點。3、本專利技術(shù)的二值化方法，對直方圖做歸一化處理的理由是消除直方圖縱坐標(biāo)、橫坐標(biāo)由于物理意義不同引發(fā)的差異性。4、本專利技術(shù)的二值化方法，去除直方圖中低灰度值區(qū)峰值前區(qū)域的理由是將背景黑化，適用于遞減類型函數(shù)擬合。5、本專利技術(shù)的二值化方法，采用統(tǒng)計判斷擬合結(jié)果，以判斷是否需要閾值計算，熒光顯微圖像通道，存在無目標(biāo)或目標(biāo)像素極少的情況，通過統(tǒng)計判斷以避免錯誤閾值計算。6、本專利技術(shù)的二值化方法，將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成HSV格式，獲得多于三個通道的顏色判斷，更符合熒光顯微鏡實際熒光通道設(shè)置情況。附圖說明圖1為原始圖像。圖2(a)-圖2(c)為經(jīng)過形態(tài)學(xué)Tophat濾波后的RBG三通道圖像。圖3為藍(lán)色通道原始直方圖。圖4為歸一化處理后直方曲線擬合曲線圖。圖5為未經(jīng)顏色校正計算處理后的二值化結(jié)果。圖6為經(jīng)本專利技術(shù)方法計算處理后的二值化結(jié)果。圖7為采用OTSU方法的二值化結(jié)果圖。具體實施方式以下通過具體實施方式對本專利技術(shù)作進(jìn)一步的描述。一種熒光顯微圖像二值化的自適應(yīng)閾值方法，包括如下步驟：1)分別提取熒光顯微圖像的RGB三個顏色通道，生成三個灰度圖像，并采用形態(tài)學(xué)Tophat濾波分別濾除這三個灰度圖像的低頻背景部分，實現(xiàn)每個顏色通道的灰度圖像背景均一化。該步驟能消除光照不勻的背景，適用于熒光顯微成像中間亮度高、四周亮度低，背景亮度變化為低頻的特點。2)計算濾波后灰度圖像分布直方圖，獲得低灰度區(qū)的最高值(i代表灰度值)，去除最高值之前的數(shù)據(jù)點，生成新的維點曲線并進(jìn)行歸一化處理；對直方圖做歸一化處理的理由是消除直方圖縱坐標(biāo)、橫坐標(biāo)由于物理意義不同引發(fā)的差異性。去除直方圖中低灰度值區(qū)峰值前區(qū)域的理由是將背景黑化，適用于遞減類型函數(shù)擬合。3)對歸一化后的維點曲線進(jìn)行雙段指數(shù)函數(shù)擬合(a×exp(b×x)+c×exp(d×x)，a、b、c、d為雙段指數(shù)函數(shù)常數(shù))，根據(jù)統(tǒng)計參數(shù)對擬合值進(jìn)行判斷是否需要閾值計算(例如擬合度判定系數(shù)R2>0.95)，若是則對雙段指數(shù)函數(shù)求導(dǎo)，獲得曲線轉(zhuǎn)折點，以該轉(zhuǎn)折點的橫坐標(biāo)值乘以255倍作為閾值。若否，則則表明該圖并非弱背景光的熒光圖像(如明視野圖像)，并不適合本方法進(jìn)行計算。若是明視野或目標(biāo)物過大等高背景圖像，則擬合度判定系數(shù)R2值較低，通過統(tǒng)計判斷以確定圖像是否適用于本方法計算，避免錯誤閾值計算。4)根據(jù)閾值對歸一化后的維點曲線再做二值化處理，生成矩陣A；5)1)中的熒光顯微圖像RGB格式轉(zhuǎn)換為HSV格式，根據(jù)HSV矩陣中色度(Hue)值分別判斷每像素顏色，生成目標(biāo)顏色的邏輯矩陣B。將RGB圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成HSV格式，可以獲得多于三個通道的顏色判斷，更符合熒光顯微鏡實際熒光通道設(shè)置情況；6)在預(yù)設(shè)顏色類型中，對矩陣A和矩陣B進(jìn)行邏輯和運算，獲得該顏色的二值化圖。應(yīng)用舉例以土壤樣品中細(xì)菌熒光顯微成像圖處理的二值化過程為例。在土壤樣品中，細(xì)菌熒光顯微成像圖通常存在復(fù)雜的背景熒光信息,其二值化處理通常需要針對每一個圖像根據(jù)成像的質(zhì)量進(jìn)行人工調(diào)整，在實際應(yīng)用中存在適應(yīng)性的問題，無法自動化或批量處理圖片。在本例中，土壤樣品以DAPI染色以計數(shù)微生物數(shù)量，由于樣品中存在大量礦物質(zhì)與有機(jī)物，產(chǎn)生干擾熒光。通過本專利技術(shù)方法對土壤樣品中細(xì)菌熒光顯微成像圖的二值化處理：1)分別提取熒光顯微圖像(圖1)的三個顏色通道生成三個灰度圖像(圖2(a)-圖2(c))，采用形態(tài)學(xué)Tophat濾波濾除低頻背景部分，實現(xiàn)每個顏色通道灰度圖像背景均一化。2)計算待處理灰度圖像分布直方圖(圖3)；獲得低灰度值區(qū)的最高值(去除最高值之前數(shù)據(jù)點；生成新的二維點曲線并進(jìn)行歸一化處理(圖4)。3)對上述二維點曲線進(jìn)行雙段指數(shù)函數(shù)擬合，獲得擬合曲線(f(x)＝0.5209×exp(-9.402×x)+0.7232×exp(-0.7892×x))(圖4)；根據(jù)擬合曲線的擬合度判定參數(shù)(R2＝0.9889，>0.95)判斷得到擬合結(jié)果符合計算需求；則對上述雙段指數(shù)函數(shù)求導(dǎo)(f(x)′＝diff(f(x))＝-0.5707×exp(-0.7892×x)-4.8975×exp(-9.402×x))；獲得曲線轉(zhuǎn)折點(f(x)′＝-1))，以轉(zhuǎn)折點的橫坐標(biāo)值乘以255倍即為灰度閾值(x＝107)；4)根據(jù)上述閾值再做二值化處理獲得RGB圖像的藍(lán)色通道二值化圖(矩陣A)(圖5)。5)將目標(biāo)圖像由RGB轉(zhuǎn)換成HSV格式，根據(jù)HSV本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點】
一種熒光顯微圖像二值化的自適應(yīng)閾值方法，其特征在于，包括如下步驟：1)分別提取熒光顯微圖像的RGB三個顏色通道，生成三個灰度圖像，并分別濾除這三個灰度圖像的低頻背景部分；2)計算濾波后灰度圖像分布直方圖，獲得低灰度區(qū)的最高值，去除最高值之前的數(shù)據(jù)點，生成新的維點曲線并進(jìn)行歸一化處理；3)對歸一化后的維點曲線進(jìn)行雙段指數(shù)函數(shù)擬合，根據(jù)統(tǒng)計判斷參數(shù)對擬合值進(jìn)行判斷是否需要閾值計算，若是則根據(jù)雙段指數(shù)函數(shù)計算閾值。4)根據(jù)閾值對歸一化后的維點曲線再做二值化處理，生成矩陣A；5)將1)中的熒光顯微圖像RGB格式轉(zhuǎn)換為HSV格式，根據(jù)HSV矩陣中色度值分別判斷每像素顏色，生成目標(biāo)顏色的邏輯矩陣B；6)在目標(biāo)顏色類型中，對矩陣A和矩陣B進(jìn)行邏輯和運算，獲得該顏色的二值化圖。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種熒光顯微圖像二值化的自適應(yīng)閾值方法，其特征在于，包括如下步驟：1)分別提取熒光顯微圖像的RGB三個顏色通道，生成三個灰度圖像，并分別濾除這三個灰度圖像的低頻背景部分；2)計算濾波后灰度圖像分布直方圖，獲得低灰度區(qū)的最高值，去除最高值之前的數(shù)據(jù)點，生成新的維點曲線并進(jìn)行歸一化處理；3)對歸一化后的維點曲線進(jìn)行雙段指數(shù)函數(shù)擬合，根據(jù)統(tǒng)計判斷參數(shù)對擬合值進(jìn)行判斷是否需要閾值計算，若是則根據(jù)雙段指數(shù)函數(shù)計算閾值。4)根據(jù)閾值對歸一化后的維點曲線再做二值化處理，生成矩陣A；5)將1)中的熒光顯微圖像...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：陳紀(jì)新，林麗貞，李長林，黃邦欽，
申請(專利權(quán))人：廈門大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：福建,35