【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于生物医学图像处理领域，更具体地，涉及。
技术介绍
在临床病理学检验中，细胞形态学检查具有重要的意义。就血细胞自动分析系统而言，其研究重点是:(I)从图像中分割出细胞；(2)提取细胞特征；(3)识别细胞类型。其中，细胞分割是最关键的技术，因为分割结果将直接影响到后续细胞特征提取和识别的质量。临床上普遍使用的血细胞分析仪大多是直接通过人体血液样本的显微成像图来进行细胞成分分析，由于人体血细胞液是半透明的，包含杂质较少，因此这类图像背景比较干净，细胞和背景对比度比较高，容易得到较好的分割效果。然而这类仪器所采用的技术只能用于检查人体类是否有感染、是否贫血、是否有血液疾病等慢性病，对于肠胃出血、感染等急性病只能通过检查人体粪便中的血细胞成分和脂肪含量来判定。人体粪便细胞显微图像最大的特点就是背景颜色深，包含很多形态类似于细胞的杂质，这也是其细胞分割最大的难点。所以，目前还未出现专门针对粪便细胞显微图中细胞成分分析的方法。
技术实现思路
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了，其目的在于，解决如何通过显微图像得到图像清晰度以控制显微镜聚焦...
【技术保护点】
一种从粪便显微图像中提取细胞的方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）用相机拍摄细胞显微图像并保存到计算机，读取此细胞显微图像并计算其平均梯度G，根据G值调节显微镜焦距并继续拍照读图，直到找到最大平均梯度G对应的最清晰图像IIN为止；（2）对步骤（1）得到的最清晰图像IIN提取脂肪球，以获得IIN中脂肪球的位置和数目；（3）利用边缘提取和阈值分割方法对步骤（1）得到的最清晰图像IIN提取细胞，以得到IIN中红细胞和白细胞的位置、种类及数目。
【技术特征摘要】
1.一种从粪便显微图像中提取细胞的方法，其特征在于，包括以下步骤: (1)用相机拍摄细胞显微图像并保存到计算机，读取此细胞显微图像并计算其平均梯度G，根据G值调节显微镜焦距并继续拍照读图，直到找到最大平均梯度G对应的最清晰图像Iin为止； (2)对步骤(1)得到的最清晰图像Iin提取脂肪球，以获得Iin中脂肪球的位置和数目； (3)利用边缘提取和阈值分割方法对步骤(1)得到的最清晰图像Iin提取细胞，以得到Iin中红细胞和白细胞的位置、种类及数目。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)包括以下子步骤: (1-1)拍摄一幅细胞显微图像I，读取I并计算其平均梯度G，平均梯度G的计算公式如下: -yj(J(i, j)-1(i,j + I))* +(I(i, j)—I(i + l,j))2 ff-l W /=O /=0 其中，G(i，j)为图像I中像素点(i，j)处对应梯度，I(i, j)是图像I中像素点(i，j)处对应的像素值，i和j分别表示横、纵坐标，H、W分别为图1的高、宽； (1-2)固定一个方向调节显微镜准焦旋钮，摄取图像并读图，计算其平均梯度，当平均梯度变小时往相反方向调节准焦旋钮，变大时调节方向不变，直到图像的平均梯度值最大为止，由此获得最大平均梯度G对应的最清晰图像IIN。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(3)包括以下子步骤: (3-1)读取步骤(1)得到的最清晰图像Iin，并利用边缘分割和阈值分割方法对其进行图像分割，以分别得到边缘分割结果图1Be、IGe> IEe和阈值分割结果图1Btd ; (3-2)根据步骤(3-1)得到的边缘分割结果图1Be、IGe, Ilte和阈值分割结果图1Btd提取最清晰图1in中的细胞特征，统计各类细胞特征并设定特征阈值； (3-3)根据步骤(3-2)设定的细胞特征阈值在边缘分割结果图1Be、IGe, IEe和阈值分割结果图1Btd进行红、白细胞判别。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤(3-1)包括以下子步骤: (3-1-1)读取最清晰图像Iin，将其颜色通道分离，以得到蓝、绿、红三个通道对应的图像TTT.丄已、丄1?， (3-1-2)用Canny算子提取步骤(3-1)得到的图像IB、Ie、Ik边缘，以得到对应的边缘图^Bedge Λ -^Gedge Λ ^Eedge ? (3-1-3)对步骤(3-1-2)得到的边缘图1Bedge、Ic...
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