基于区域特征的细胞跟踪方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于区域特征的细胞跟踪方法及装置，该方法首先对显微拍摄的细胞视频进行转换得到连续的细胞图像帧，并对每一帧细胞图像进行图像分割，在细胞图像中标记细胞区域，根据每个细胞区域的质心求出与待跟踪细胞之间的欧式距离，如果小于细胞运动的平均距离，则认为该细胞是待跟踪细胞的候选细胞，并记录所有的候选细胞信息；最后对所有的候选细胞，分别计算与待跟踪细胞之间的相似度，以相似度值最大的候选细胞为该待跟踪细胞的匹配细胞。本发明专利技术同时还公开了应用该方法进行细胞跟踪装置。本发明专利技术的对粘连细胞的识别和分离准确率高，能够快速有效地进行细胞跟踪。

【技术实现步骤摘要】
基于区域特征的细胞跟踪方法及装置
本专利技术属于计算机视觉
，尤其涉及基于区域特征的细胞跟踪方法及装置。
技术介绍
细胞动态分析在细胞生物学和生物医学中都具有重要的研究意义和应用价值，其通常是通过对细胞进行跟踪来实现的，然而传统的细胞跟踪方法不仅需要大量繁琐的人为操作，还需要使用物理、化学等操作，使研究结果不能客观的反映细胞的自然运动。随着计算机视觉技术和数字图像处理技术的发展，运动目标的检测和跟踪作为计算机视觉的研究内容之一，已经越来越受到科研人员的广泛关注。在大多数的数字图像视频分析应用中，主要的目标是在图像序列中检测和跟踪一个或多个物体的运动。分析视频图像中物体运动的应用非常广泛，例如交通控制、机器人控制、海洋监测和人脸检测识别等。然而，随着显微镜技术的快速发展，把计算机视觉技术和数字图像处理技术运用到微观领域进行科学研究也引起了科研人员的兴趣。由于显微细胞图像存在图像模糊、细胞分布杂乱等特点，通过传统的人工方法分析显微镜下拍摄的大量图片是一件冗长乏味的事情，而且随着细胞图像数据的不断增加和重复观察的需要，显然人工分析的方法是一项不切实际的方法。而且有时候由于使用了物理化学等操作使实验结果不能够正确地反映细胞的自然运动，因此传统的细胞跟踪方法在技术日益更新的今天已不再适用。随着计算机技术的发展，运用数字图像处理技术和计算机视觉的技术定量分析视频中细胞的运动无疑是很好的选择，不仅能够减少人为因素的干扰，而且自动地分析细胞的动态行为，已经成为取代人工方法的一项重要技术。然而由于细胞图像本身具有复杂的自然属性和结构特性如光照的影响、边界模糊、信噪比低、重叠细胞等问题，虽然现有技术基于阈值的细胞图像分割方法和基于形变模型的细胞图像分割方法在分割细胞图像时都能够取得很好的分割效果，但是在分割结果中通常会存在粘连的现象，需要进行进一步处理。
技术实现思路
本专利技术的目的是提出一种基于区域特征的细胞跟踪方法及装置，用以解决现有技术在细胞图像分割时存在的粘连现象。—种基于区域特征的细胞跟踪方法，用于根据显微视频的帧图像进行细胞跟踪，所述方法包括步骤:步骤1、对显微拍摄的细胞视频进行转换得到连续的细胞图像帧，并对每一帧细胞图像进行图像分割，在细胞图像中标记细胞区域；步骤2、以第一帧细胞图像为当前细胞图像，在该细胞图像中标记要跟踪的待跟踪细胞；步骤3、输入当前细胞图像的下一帧细胞图像，根据每个细胞区域的质心求出与待跟踪细胞之间的欧式距离，如果小于细胞运动的平均距离，则认为该细胞是待跟踪细胞的候选细胞，并记录所有的候选细胞信息；步骤4、对所有的候选细胞，分别计算与待跟踪细胞之间的相似度，以相似度值最大的候选细胞为该待跟踪细胞的匹配细胞；步骤5、判断是否所有细胞图像跟踪完毕，是则结束细胞跟踪，否则以下一帧细胞图像为当前细胞图像，以匹配细胞为待跟踪细胞，返回步骤3。进一步地，所述步骤I包括步骤:步骤1.1、对显微拍摄的细胞视频进行转换得到连续的细胞图像帧，并对每一帧细胞图像进行分割，将潜在的细胞区域从背景区域中提取出来；步骤1.2、将分割后的图像进行二值化，并基于数学形态学对细胞图像进行区域填充和噪点去除；步骤1.3、查找细胞图像中的粘连细胞，并进行粘连细胞分离；步骤1.4、在细胞图像中标记细胞区域。进一步地，所述查找细胞图像中的粘连细胞，并进行粘连细胞分离，具体包括步骤:步骤1.3.1、查找出细胞区域面积大于预先设定的面积阈值的可能粘连细胞；步骤1.3.2、在当前细胞图像的前一帧中和后一帧中搜索所述可能粘连细胞对应的细胞区域，如果该可能粘连细胞的面积大于对应的细胞区域面积超过一定比例值，则判断该可能粘连细胞为粘连细胞；步骤1.3.3、将粘连细胞进行分离。进一步地，所述比例值为40%。由于细胞分裂导致的细胞面积增长不会超过40%，所以将比例值设为40%，可以有效区分粘连细胞与细胞分裂。本专利技术中，所述相似度计算公式如下:Er (k, k ) - λ lEdisplacement+ \ 2Earea+ λ sEdeformation其中Ee (k, k’ )为待跟踪细胞k和候选细胞k’的相似度，λ P λ 2和λ 3表示对应的区域特征参数在相似度函数中的权重；位移变化参数Edisplaranient反映了细胞在相邻两帧图片之间的移动距离大小:本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于区域特征的细胞跟踪方法，用于根据显微视频的帧图像进行细胞跟踪，其特征在于，所述方法包括步骤：步骤1、对显微拍摄的细胞视频进行转换得到连续的细胞图像帧，并对每一帧细胞图像进行图像分割，在细胞图像中标记细胞区域；步骤2、以第一帧细胞图像为当前细胞图像，在该细胞图像中标记要跟踪的待跟踪细胞；步骤3、输入当前细胞图像的下一帧细胞图像，根据每个细胞区域的质心求出与待跟踪细胞之间的欧式距离，如果小于细胞运动的平均距离，则认为该细胞是待跟踪细胞的候选细胞，并记录所有的候选细胞信息；步骤4、对所有的候选细胞，分别计算与待跟踪细胞之间的相似度，以相似度值最大的候选细胞为该待跟踪细胞的匹配细胞；步骤5、判断是否所有细胞图像跟踪完毕，是则结束细胞跟踪，否则以下一帧细胞图像为当前细胞图像，以匹配细胞为待跟踪细胞，返回步骤3。

【技术特征摘要】
1.一种基于区域特征的细胞跟踪方法，用于根据显微视频的帧图像进行细胞跟踪，其特征在于，所述方法包括步骤: 步骤1、对显微拍摄的细胞视频进行转换得到连续的细胞图像帧，并对每一帧细胞图像进行图像分割，在细胞图像中标记细胞区域； 步骤2、以第一帧细胞图像为当前细胞图像，在该细胞图像中标记要跟踪的待跟踪细胞； 步骤3、输入当前细胞图像的下一帧细胞图像，根据每个细胞区域的质心求出与待跟踪细胞之间的欧式距离，如果小于细胞运动的平均距离，则认为该细胞是待跟踪细胞的候选细胞，并记录所有的候选细胞信息； 步骤4、对所有的候选细胞，分别计算与待跟踪细胞之间的相似度，以相似度值最大的候选细胞为该待跟踪细胞的匹配细胞； 步骤5、判断是否所有细胞图像跟踪完毕，是则结束细胞跟踪，否则以下一帧细胞图像为当前细胞图像，以匹配细胞为待跟踪细胞，返回步骤3。2.根据权利要求1所述的细胞跟踪方法，其特征在于，所述步骤I包括步骤: 步骤1.1、对显微拍摄的细胞视频进行转换得到连续的细胞图像帧，并对每一帧细胞图像进行分割，将潜在的细胞区域从背景区域中提取出来； 步骤1.2、将分割后的图像进行二值化，并基于数学形态学对细胞图像进行区域填充和噪点去除； 步骤1.3、查找细胞图像中的粘连细胞，并进行粘连细胞分离； 步骤1.4、在细胞图像中标记细胞区域。3.根据权利要求2所述的细胞跟踪方法，其特征在于，所述查找细胞图像中的粘连细胞，并进行粘连细胞分离，具体包括步骤: 步骤1.3.1、查找出细胞区域面积大于预先设定的面积阈值的可能粘连细胞； 步骤1.3.2、在当前细胞图像的前一帧中和后一帧中搜索所述可能粘连细胞对应的细胞区域，如果该可能粘连细胞的面积大于所述对应的细胞区域面积超过一定比例值，则判断该可能粘连细胞为粘连细胞； 步骤1.3.3、将粘连细胞进行分离。4.根据权利要求3所述的细胞跟踪方法，其特征在于，所述比例值为40%。5.根据权利要求1所述的细胞跟踪方法，其特征在于，所述相似度计算公式如下: Er (k, k，)= λ lEdisplacement+ 入 2^area~^入 3^deformation 其中EK(k，k’)为待跟踪细胞k和候选细胞k’的相似度，X1,入2和λ 3表示对应的区域特征参数在相似度函数中的权重； 位移变化参数Edispla?反映了细胞在相邻两帧图片之间的移动距离大小: 6.一种基于区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈磊，朱辰，陈胜勇，管秋，汪晓妍，杨延红，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：