基于分水岭算法的彩色细胞图像分割研究概要.docx
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基于分水岭算法的彩色细胞图像分割研究概要
内蒙古师范大学
硕士学位论文
基于分水岭算法的彩色细胞图像分割研究
姓名:
海鹰
申请学位级别:
硕士
专业:
光学
指导教师:
平子良
20070605
内蓑古师范大学硕士学位论文
以上所述,颜色在人视觉系统中的特性通常可以使用一组值（通常使用三个、四个值或者颜色成分来表示.就是下一节要讲的颜色空间。
（=颜色空间
颜色空间大致可分为三类【201。
第一类主要应用于工业领域,如在彩色电视机上常采用的由美国国家电视标准委员会（NTSC提出的RGB颜色空间;在印刷业中使用的CⅥvI（C删ag∞ta'Yellow颜色空间;在计算机技术中常采用的YuV颜色空间.
第二类是由国际照明委员会（CⅢ推荐的一系列体系。
早在1928年提出了RGB基色体系,但该体系在色度坐标中会出现负值,且光谱轨迹的540~700nm之间在RGB色度图上基本上是一段直线。
为此CIE在1931年提出XYZ颜色空间。
然而在XYZ平面中,色差表示不均匀,因此CIE于1976年推荐ULCS体系,其中代表性的是L*a*b色空间。
第三类为视觉颜色空间。
具有代表性的是HSI颜色空间。
下面针对本文中采用的RGB颜色空间和HSI颜色空问进行详细阐述。
●
1、RGB颜色空间
RGB（red,green,blue颜色空间中通过红、绿、蓝三原色不同比例的混合来描述颜色,其颜色空间描述为正立方体如图2.3。
由于计算机显示和扫描都采用R,G,B三基色原理,因此RGB颜色空间成为计算机颜色描述中最常用的颜色空间。
R
骂G
Ur∞n
图2-3RGB颜色空间
●
b
基于分水蛉算法的彩色细胞图像分割研究
RGB颜色空间常用于电视机、监视器和数码像机等上.RGB空间在图像显示上是方便有效韵.但并不适合图像分割。
袍是面向硬俘设备钓,物理意义明确但是缺乏直感。
而且R、G、B三个量之间相关性较强,这意味着颜色的变化或亮度的变化将引起三个量都相应变化。
另外,在RGB空间中表达颜色差别没有统一的尺度,使得难以确定颜色距离度量。
2、HSI颜色空问
HSI（Hue。
Saturation,Intensity颜色空间以人眼的视觉特征为基础,利用色度,饱和度和亮度三个属性来表示颜色,它能够清楚地描述色度,饱和度和亮度之间的变化关系。
HSI颜色空间是一种对于人来说自然的、直观的描述空间,可以用一个圆锥空间模型来描述,如图2.4所示.色度和饱和度（HS表示色彩.色彩信息里消去了强度分量的影响.
图2-4HSI颜色空问
在RGB颜色空间中,能量沿着（o,o,o-（1,1,1之问的连线分布,所以此连线也称为强度线。
凡是与强度线垂直的平面上的点,均有相同的能量,或者等强度的.饱和度以强度线为轴以距离的函数增长,强度轴上的点饱和度为零。
强度轴与立方体的边界确定的平面有相同的色度。
在HSI空间,由于H、S、I三个分量是相互独立的,当彩色图像的分割在HSI空间进行时,可以将三维搜索问题转换为三个一维搜索。
例如,首先利用s来分割高饱和区和低魄和区。
然后裂用H对高饱和区进行分割。
用I对《氐饱和区进行分割¨…。
lO
内蒙古师范大学硕士学位论文
以上定义虽然直观,但不方便用算法实现。
因此,Vincent与Soille给出了另一种算法定义（algorithmicdefinition123}如下:
将图像,中各点的梯度值视为该点的高度,在图像,的每个极小区M的底部之间钻上连通小孔。
然后,向图像形成的地表面中缓慢注水,水面将逐渐浸没地面,从而形成一个个小湖——集水盆地.从高度最低的极小区出发j水面将渐渐浸没图像,中不同的集水盆地。
在此过程中,如果来自两个不同集水盆地的水将要发生汇合,则在汇合处建一水坝。
在浸没过程的最后,每个集水盆地最终都会被水坝包围。
所有水坝的集合就对应图像的分承岭（算法定义。
（二常用的几种分水岭算法
Beucher和Lantu巧oul最先提出了基于“浸没”模型的分水岭算法[241,在已知区域最小的前提下,在每个区域最小值影响的区域内,通过形态学闭运算,逐步扩展所影响的区域范围,最后得到分水岭线。
在计算的过程中,如果遇到图3.1中的情况,当同一区域呈环形时,就可能产生错误的分水岭线A.并且这种算法的效率是非常低的,因为在每一次二值闭运算的过程中,都必须将所有的像素扫描一次.
图3-1错误的分水岭
也可以通过灰度骨架来计算分水岭嘲.基于这一点,Beucher证明了分水岭从一定程度上来说就是灰度骨架中的闭合曲线‘261。
灰度图像的骨架可以通过形态学细化运算来计算。
在形态学细化的过程中,可以很容易的将骨架内不闭合的曲线从图像中去掉。
整个过程,包括骨架提取和接下来对曲线的修剪的过程需要经过多次迭代,在每~步迭代过程中,和前一种算法类似需要对每个像素进行扫描,所以这种算法的效率
内萤古师范大学硕士学位论文
在真正计算排序位置时各点坐标并不需要显式地参与计算。
我们只需按由上至下,从左至右的顺序依次计算图像中各点的排序位置,并将它们挨个存放至排序数组中就可以了.使用这种方法的排序计算量与vincent-soille算法的捧序计算量完全相同.新算法的空间顺序扫描通过依次处理捧序数组各元素即可实现。
特||序图像块捧序后的数组XY梯废
（1,3.6
（2,3.6
（3,3.6
（3,I.7
（2.2.7
（3。
2,7
《1.t.9
（2,I,9
（1。
2.9
图3-3接序结果
对于第二个问题,存在三种可能的情况（如图3.4所示。
第一种情况,如图3-4（a所示,待扫描点所属集水盆地位于待扫描点A的左上方.由于A被扫描之前A与初始集水盆地之间的所有点都已被扫描并被正确标识,所以扫描至A点时,A的左邻点与上邻点亦己正确标识.自然地,A也将被正确标识.第二种情况,如图3_4（b所示。
待扫描点位于其所属集水盆地的左上方。
由于A将被首先扫描,此时A的邻点未被正确标识,因此A将错误地被标识为一极小区.图3.4（c的情况与图3-4（b类似。
在该图中,由于新扫描线的行首（点c与已正确标识区域不连续!
因此将错误地生成一新的极小区.扫描到达点A时,点A将被划归这一错误的极小区。
圈3.4当前扫描点与已标记集水盆地的三中关系
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A原始图像1C原始图像2图伯背景去除结果
B背景去除后结果1
D背景去除后结果2
2、中值滤波及图像均匀处理
中值滤波技术是将邻域中的像素按灰度级排序,取其中间值为输出像素的滤波方法。
中值滤波是一种非线性滤波,适用于滤除脉冲噪声或颗粒噪声。
中值滤波在去除噪声的同时能较好保护图像边缘细节,并且中值滤波窗口越大,滤波作用越强,但会丢失细节。
本实验中采用7X7的结构元素进行滤波处理。
图像均匀处理方法【311:
鼬川=紊勃m川钥№一㈩
式中,f（x,y是原图像（工,力处的彩色矢量;夕表示@,J,为中心ⅣXⅣ领域
基于分水岭算法的彩色细胞图像分割研究
的彩色矢量均值:
Ⅳ表示领域大小;口表示比例因子。
为了使均方差和灰度具有一致的度量,上式中用o.眦进行归一化.
实验处理结果如图4-4,与背景去除结果（如图4-3比较图像的轮廓锯齿现象及杂点有明显的改善,细胞内没有小的空洞。
颜色交得均匀而且细胞的轮廓仍然清楚。
髓着个别点的消失,梯度层也减少,这对提高分割速度是有帮助的。
但是有些较大的点仍然存在。
图4_4中值滤波及图像均匀处理结果
3、快速分水岭分割
快速分水蛉分割流程
通过第三章的分析,vincent-soille算法中,每个像素点在浸没步骤中将被扫描三次,而且浸没过程中每个像素点都要进出队列。
相比之下,快速分水岭算法比vincent.soille算法扫描次数少,并且减少了队列的操作,所以运行速度比vincent-softie算法快,而且实现难度低。
为了提高运算速度采用快速分水岭分割方法进行分割,分割处理框图如图4.5。
相关解释参阅第三章分水岭快速分割算法.
基于分水岭算法的彩色细胞图像分割研究
图4-6未进行预处理分割结果
图4.7预处理后分割结果
内囊吉师范大学硬士学位论文
图4.9区域合并结果
图4-10在原图像表示分割区域
3I
基于分水岭算法的彩色细胞图像分割研究
作者:
海鹰
学位授予单位:
内蒙古师范大学
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2009年11月20日
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