一种基于连通面积相减的白细胞图像处理方法及系统技术方案

本发明专利技术属于基础检验学技术领域，公开了一种基于连通面积相减的白细胞图像处理方法及系统，对二值图像中白色像素的标记，每个单独的连通区域形成一个被标识的块；连通区域标记后，得到每个连通区域的面积，利用MATLAB函数bwareaopen删除面积小于一定值得连通区域；在包含颗粒和无颗粒白细胞原图中，利用一种经典而又很好用的图像分割方法‑‑水坝算法，也就是watershed，将无颗粒白细胞分割出来并计数，利用函数imsubtract去除原图中的无颗粒白细胞部分得到只包含颗粒白细胞的图像，再利用颗粒白细胞总面积除以平均面积得出颗粒白细胞数量。本发明专利技术可以清晰区分颗粒白细胞和无颗粒白细胞，图像清晰，计数准确。

A White Cell Image Processing Method and System Based on Connected Area Subtraction

The invention belongs to the technical field of basic laboratory science, and discloses a white cell image processing method and system based on the subtraction of connected area. For the marking of white pixels in binary images, each connected area forms a marked block; after marking connected area, the area of each connected area is obtained, and the deleted area of each connected area is less than a certain value of connectivity by using the MATLAB function bwareaopen. In the original image containing granular and non-granular white blood cells, a classical and useful image segmentation method, watershed, is used to segment and count the non-granular white blood cells. The function subtract is used to remove the non-granular white blood cells in the original image to get the image containing only granular white blood cells, and then the total area of granular white blood cells is divided by the average. The area of granular white blood cells is calculated. The invention can clearly distinguish granular white blood cells from non-granular white blood cells, and has clear images and accurate counting.

【技术实现步骤摘要】
一种基于连通面积相减的白细胞图像处理方法及系统
本专利技术属于基础检验学
，尤其涉及一种基于连通面积相减的白细胞图像处理方法及系统。
技术介绍
目前，业内常用的现有技术是这样的：白细胞是无色有核细胞，正常的外周血液中常见有中性粒细胞、嗜酸性粒细胞、嗜碱性粒细胞、淋巴细胞和单核细胞。白细胞是人体血液中非常重要的一类血细胞。白细胞在人体中担负许多重任，它具有吞噬异物并产生抗体的作用、机体损伤的治愈能力、抵御病原体入侵的能力、对疾病的免疫抵抗力等。其实白细胞还可以细分为五种类型，使用仪器或人工方法对这五类细胞分别计数，被称为白细胞分类计数。这五类白细胞中嗜中性粒细胞占0.5～0.7，淋巴细胞占0.2～0.4，单核细胞占0.03～0.08，嗜酸性粒细胞占0.01～0.05，嗜碱性粒细胞不超过0.01。人体不适时，经常会通过白细胞数量的显著变化而表现出来。正常值参考范围为：成人(3.50～9.50)×109/L(3500～9500/mm3)；儿童(5.0～12.0)×109/L(5000～12000/mm3)；婴儿(10～22.0)×109/L(10000～22000/mm3)。白细胞计数，是指计数单位体积血液中所含的白细胞数目。旧称白血球，是机体防御系统的重要组成部分。现有的白细胞计数方法有很多种。手工计数法是将各种标本经过处理后，冲池于计数板上，静置后使白细胞下沉，再通过光学显微镜对计数板上的白细胞进行计数，计数多个小格后取平均数，再换算成所需单位，得出报告。由于手工计数法检测过程复杂，并且主观性强，常容易影响计数结果。综上所述，现有技术存在的问题是：(1)直接利用分水岭算法进行分割计数，计数准确性不高，特别是无法分割黏连非常严重的细胞，并且容易造成过分割(2)现有技术只能计算出细胞总数，无法对白细胞进行分类计数，不能足够清晰的区分颗粒白细胞和无颗粒白细胞；(3)无完整程序代码，用户无法直接提取试验并取得最终分割计数效果。解决上述技术问题的难度和意义：难度：1：计数准确性不高，特别是无法分割黏连非常严重的细胞，并且容易造成过分割2：只能计算出细胞总数，无法对白细胞进行分类计数，这样的计数只能用于学习研究，不能用于临床实际。3：无完整程序代码，用户无法直接提取试验并取得最终分割计数效果意义：本专利技术提高了计数准确性的同时对黏连严重细胞有良好的分割效果并且可以分类计数颗粒白细胞和非颗粒白细胞。计算出血液细胞中各类细胞的数量这样就有了实际意义。并且有完整代码并将其封装设计成GUI界面，用户可以直接使用也可阅读代码和在此基础上对程序进行改进。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于连通面积相减的白细胞图像处理方法及系统，本专利技术是这样实现的，一种基于连通面积相减的白细胞图像处理方法，所述的基于连通面积相减的白细胞图像处理方法包括：步骤一，连通区域标记，对二值图像中白色像素的标记，让每个单独的连通区域形成一个被标识的块；具体实施方法：利用Matlab中bwlabel函数对血液细胞二值化图像中白色像素【目标】的进行标记，让每个单独的连通区域形成一个被标识的块，具体代码为：[P,num1]＝bwlabel(I1,8)，其中P为标记后的图像；num1为连通区域个数；I1为待标记的原图像；8为参数，这里采用8邻域计算连通区域步骤二，计算出每块连通区域的面积，利用MATLAB函数bwareaopen删除面积小于一定值的连通区域，得到黏连的颗粒白细胞和非颗粒白细胞图像；具体实施方法：利用regionprops函数来计算上一步中被标记的每块连通区域的面积，具体代码如下stats1＝regionprops(P,'Area')，其中stats1为一个数据矩阵，保存每个连通区域面积大小(像素个数)；P为上一步中得到的被标记后的图像；Area为参数，用regionprops函数来计算连通区域面积。得到各个连通区域面积之后，再利用bwareaopen函数删除面积小于20000的连通区域，具体代码为LIBO＝bwareaopen(P,20000,8)，其中LIBO为删除小面积后的图像；P为待删除的图像；20000为自定参数，用于删除面积小于20000的连通区域；8为参数，这里采用8邻域计算连通区域。步骤三，利用一种经典而又很好用的图像分割方法--水坝算法，也就是watershed，将无颗粒白细胞分割出来；具体实施方法：具体函数如下：D＝-bwdist(～LIBO)；mask＝imextendedmin(D,2)；D2＝imimposemin(D,mask)；Ld＝watershed(D2)；Water_splited＝LIBO；Water_splited(Ld＝＝0)＝0；为了让watershed函数在进行分割时取得最好效果，首先利用bwdist函数对图像进行距离变换，利用imextendedmin这个函数过滤掉一些特别小(指区域小)的区域；使用imextendedmin将会只希望分割的区块中间产生小点。最后在使用watershed函数分割得到非颗粒白细胞图像。步骤四，图像相减，在包含颗粒和非颗粒白细胞原图中，将非颗粒白细胞分割出并计数，利用Matlab提供的函数imsubtract去除原图中的无颗粒白细胞部分得到只包含颗粒白细胞的图像，再利用总面积除以平均面积得出颗粒白细胞数量，实现颗粒白细胞和非颗粒白细胞分类计数。具体实施方法：将(包含颗粒白细胞和非颗粒白细胞图像)减去在上一步中得到的非颗粒白细胞图像，得到颗粒白细胞图像。具体代码如下：Z＝imsubtract(X,Y),其中Z为得到的颗粒白细胞图像，X包含颗粒白细胞和非颗粒白细胞的原始图像，Y为上一步中得到的非颗粒白细胞图像。得到非颗粒白细胞图像之后，利用代码Sum是所有颗粒白细胞的面积总和，在除以单个颗粒白细胞的面积即可得到颗粒白细白个数，从而实现颗粒白细胞和非颗粒白细胞的分类计数。本专利技术另一目的在于提供一种实现所述基于连通面积相减的白细胞图像处理方法的计算机程序。本专利技术另一目的在于提供一种实现所述基于连通面积相减的白细胞图像处理方法的信息数据处理终端。本专利技术另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述的基于连通面积相减的白细胞图像处理方法。本专利技术另一目的在于提供一种实现所述基于连通面积相减的白细胞图像处理方法的基于连通面积相减的白细胞图像处理系统，所述基于连通面积相减的白细胞图像处理系统包括：连通区域标记模块，对二值图像中白色像素的标记，让每个单独的连通区域形成一个被标识的块；黏连的颗粒白细胞和非颗粒白细胞图像获得模块，利用MATLAB函数bwareaopen删除面积小于一定值得连通区域，得到黏连的颗粒白细胞和非颗粒白细胞图像；无颗粒白细胞分割模块，利用图像分割方法--水坝算法，也就是watershed，将无颗粒白细胞分割出来；图像相减模块，在包含颗粒和非颗粒白细胞原图中，将非颗粒白细胞分割出并计数，利用Matlab提供的函数imsubtract去除原图中的无颗粒白细胞部分得到只包含颗粒白细胞的图像，再利用总面积除以平均面积得出颗粒白细胞数量，实现颗粒白细胞和非颗粒白细胞分类计数。本专利技术另一目的在于提供一种搭载本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于连通面积相减的白细胞图像处理方法，其特征在于，所述的基于连通面积相减的白细胞图像处理方法包括：步骤一，连通区域标记，对二值图像中白色像素的标记，让每个单独的连通区域形成一个被标识的块；步骤二，计算出每块连通区域的面积，利用MATLAB函数bwareaopen删除面积小于一定值得连通区域，得到黏连的颗粒白细胞和非颗粒白细胞图像；步骤三，利用图像分割方法‑‑水坝算法，将无颗粒白细胞分割出来；步骤四，图像相减，在包含颗粒和非颗粒白细胞原图中，将非颗粒白细胞分割出并计数，利用Matlab提供的函数imsubtract去除原图中的无颗粒白细胞部分得到只包含颗粒白细胞的图像，再利用总面积除以平均面积得出颗粒白细胞数量。

【技术特征摘要】
1.一种基于连通面积相减的白细胞图像处理方法，其特征在于，所述的基于连通面积相减的白细胞图像处理方法包括：步骤一，连通区域标记，对二值图像中白色像素的标记，让每个单独的连通区域形成一个被标识的块；步骤二，计算出每块连通区域的面积，利用MATLAB函数bwareaopen删除面积小于一定值得连通区域，得到黏连的颗粒白细胞和非颗粒白细胞图像；步骤三，利用图像分割方法--水坝算法，将无颗粒白细胞分割出来；步骤四，图像相减，在包含颗粒和非颗粒白细胞原图中，将非颗粒白细胞分割出并计数，利用Matlab提供的函数imsubtract去除原图中的无颗粒白细胞部分得到只包含颗粒白细胞的图像，再利用总面积除以平均面积得出颗粒白细胞数量。2.如权利要求1所述的基于连通面积相减的白细胞图像处理方法，其特征在于，步骤一具体包括：利用Matlab中bwlabel函数对血液细胞二值化图像中白色像素进行标记，每个单独的连通区域形成一个被标识的块；bwlabel函数为：[P,num1]＝bwlabel(I1,8)，其中P为标记后的图像；num1为连通区域个数；I1为待标记的原图像；8为参数，采用8邻域计算连通区域。3.如权利要求1所述的基于连通面积相减的白细胞图像处理方法，其特征在于，步骤二具体包括：利用regionprops函数来计算被标记的每块连通区域的面积，regionprops函数为：stats1＝regionprops(P,'Area')，其中stats1为一个数据矩阵，保存每个连通区域面积大小；P为得到的被标记后的图像；Area为参数，用regionprops函数来计算连通区域面积；得到各个连通区域面积之后，再利用bwareaopen函数删除面积小于20000的连通区域，bwareaopen函数为LIBO＝bwareaopen(P,20000,8)，其中LIBO为删除小面积后的图像；P为待删除的图像；20000为自定参数，用于删除面积小于20000的连通区域；8为参数，采用8邻域计算连通区域。4.如权利要求1所述的基于连通面积相减的白细胞图像处理方法，其特征在于，步骤三图像分割方法--水坝算法包括：D＝-bwdist(～LIBO)；mask＝imextendedmin(D,2)；D2＝imimposemin(D,mask)；Ld＝watershed(D2)；Water_splited＝LIBO；Water_splited(Ld＝＝0)＝0；首先利用bwd...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱卓涛，岳伟挺，杨美英，曹月花，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学信息工程学院，
类型：发明
国别省市：浙江,33