一种密集纤维细胞的轮廓估算方法技术

本发明专利技术公开了一种密集纤维细胞的轮廓估算方法，其包括以下步骤：S1、获取密集纤维细胞图像；S2、对密集纤维细胞图像进行Frangi滤波，并通过阈值分割获取细胞部分边界线和细胞质部分区域，得到具有部分轮廓的图像；S3、通过最短距离搜索方法获取具有部分轮廓的图像中的轮廓控制点；S4、对于同一细胞的边界线上的轮廓控制点，保留端点并预设轮廓控制点步长m，每隔m个轮廓控制点选取一个轮廓控制点，得到拟合点集；S5、基于拟合点集采用B样条逼近曲线算法进行曲线拟合，将拟合的封闭曲线作为细胞轮廓，完成密集纤维细胞的轮廓估算。本发明专利技术解决了现有算法难以获取密集纤维细胞轮廓的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种密集纤维细胞的轮廓估算方法
本专利技术涉及细胞图像分割领域，具体涉及一种密集纤维细胞的轮廓估算方法。
技术介绍
细胞是生物体结构和功能的基本单位，研究人员借助显微镜获取细胞图像，再通过计算机图像分析技术获取细胞轮廓，从而进行细胞计数、类型识别和参数测量，有助于医学临床诊断和医学发展。细胞图像分割一直是热门的研究方向之一，学术界已经产生了许多分割的算法。T.Bhagya等人将膨胀腐蚀和直方图拉伸、平均滤波、中值滤波这三种预处理方法与Otsu阈值分割、分水岭分割、Canny边缘检测和K均值聚类这四种不同的分割算法进行组合，分别将每种组合应用于急性淋巴细胞白血病数据集的分割，并检验对比每种组合算法的分割效果。O.Hramm等人从细胞形状的特征出发，通过预处理实现细胞前景和背景的分割，然后采用Hough圆变换获取每个细胞的中心，并进一步处理得到带有细胞标记的图像，最后通过分水岭算法实现细胞的分割。S.M.Sundara等人以颜色为区分白细胞和其他细胞的主要线索，分别利用基于颜色的分割、分水岭算法、Itti-Koch算法、基于图的视觉显著性、二值图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种密集纤维细胞的轮廓估算方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、获取密集纤维细胞图像；/nS2、对密集纤维细胞图像进行Frangi滤波，并通过阈值分割获取细胞部分边界线和细胞质部分区域，得到具有部分轮廓的图像；/nS3、通过最短距离搜索方法获取具有部分轮廓的图像中的轮廓控制点；/nS4、对于同一细胞的边界线上的轮廓控制点，保留端点并预设轮廓控制点步长m，每隔m个轮廓控制点选取一个轮廓控制点，得到拟合点集；/nS5、基于拟合点集采用B样条逼近曲线算法进行曲线拟合，将拟合的封闭曲线作为细胞轮廓，完成密集纤维细胞的轮廓估算。/n

【技术特征摘要】
20200827 CN 20201087501771.一种密集纤维细胞的轮廓估算方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取密集纤维细胞图像；
S2、对密集纤维细胞图像进行Frangi滤波，并通过阈值分割获取细胞部分边界线和细胞质部分区域，得到具有部分轮廓的图像；
S3、通过最短距离搜索方法获取具有部分轮廓的图像中的轮廓控制点；
S4、对于同一细胞的边界线上的轮廓控制点，保留端点并预设轮廓控制点步长m，每隔m个轮廓控制点选取一个轮廓控制点，得到拟合点集；
S5、基于拟合点集采用B样条逼近曲线算法进行曲线拟合，将拟合的封闭曲线作为细胞轮廓，完成密集纤维细胞的轮廓估算。


2.根据权利要求1所述的密集纤维细胞的轮廓估算方法，其特征在于，所述步骤S3的具体方法包括以下子步骤：
S3-1、提取具有部分轮廓的图像中的已知细胞质区域，并计算已知细胞质区域轮廓上每个点的梯度方向；
S3-2、从任一已知细胞质区域轮廓上任意选择一个点为起点，将选取的点作为圆心，将该点梯度方向的正负值对应的角度范围作为扇形角度，将扇形的半径值从1开始递增，直至接触到其他边界线或已知细胞质区域；
S3-3、将扇形与其他边界线接触的点作为控制点，将扇形与其他细胞的已知细胞质区域接触的点与圆心连线的中点作为控制点，记录每个控制点与...

【专利技术属性】
技术研发人员：伍瑞卿，陈岳涛，莫晨曦，张琳琳，辛华，彭子威，李小琴，伍文福，陈伟，顾庆水，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51