利用Matlab软件对医学彩色图像的空间转换

张兰凤　郭丹

摘 要：目的：介绍Matlab软件对免疫组化彩色图像的空间转换。方法：通过Matlab软件中的工具箱来对免疫组化的图像进行处理。结果：将彩色图像从RGB彩色空间转换为HSI彩色空间。结论：Matlab软件中的工具箱能成功地将免疫组化的彩色图像从RGB彩色空间转换为HSI彩色空间。

关键词：Matlab软件；免疫组化彩色图像；免疫组化彩色图像

在Matlab软件中常用的有红、绿、蓝三基色（RGB）彩色空间、YUV（YCbCr）彩色空间、YIQ（Brightness Intensity Saturation）彩色空间、HSV（Hue Saturation Value）彩色空间以及HSI（Hue Saturation Intensity）彩色空间等[1]，用可以接受的方式在执行标准下简化彩色规范这就是彩色空间的用途[2]。用Matlab工具箱处理图像，RGB（红、绿、蓝）彩色空间较为常用，彩色视频等领域在该彩色空间应用较广泛。而HSI满足人们的颜色描述和解释方式，此彩色空间在将图像放入各种颜色和灰度信息上具有优势，因而更加符合灰度处理技术要求[3-4]。每一种颜色空间都有各自的优缺点，所以在图像处理中，人们要根据图像本身的特点来选择合适的颜色空间进行下一步的操作[3]。

RGB彩色空间里别的颜色都是由红、蓝、绿这三种色彩的叠加而成，每种颜色出现在原色光谱分量中，其中，红色用R来表示，绿色用G来表示，而蓝色用B来表示。一幅RGB图像的每个像素点由三个分量构成，可以被看成是三幅灰度图像。灰度图像有256个亮度水平级，红、蓝、绿三种色彩叠加就可以称为“真彩色”，形成的颜色有千万种多。在Matlab中一幅RGB图像是彩色像素的一个数组，在特定空间位置上每一个彩色像素点都有所对应的彩色图像的红、绿、蓝三个分量。在RGB彩色空間中，由三种颜色叠加可以形成其它的颜色，所以也称为加色模式。而HSI彩色空间是从人的视觉系统出发，在对色彩的描述中用色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Intensity）来表示。色调是决定颜色本质的最基本属性；饱和度是指颜色的深浅，饱和度值的大小反映了颜色的深浅，当值越高时，颜色也就越深；亮度是指光波在视网膜作用所产生的效果，物体的反射系数决定了亮度的大小，如果反射系数大，亮度就大，反射系数小，那么亮度也就小。而免疫组化的图像最开始多是RGB彩色空间，为了在图像处理中能达到最佳的效果，必须要进行空间转换。

在文章实验中用Matlab工具箱中的rgbTohsi（）函数将RGB原图图像转换为HSI灰度图像。把采集的免疫组化彩色图像在不同区域用RGB三基色的颜色值分析，提取获得阳性细胞特征在RGB三色空间中的分布概况，每个阳性像素在坐标上的红（R）、绿（G）、蓝（B）RGB三色分布差异。在理论上棕褐色的R分量值要大于B分量值；而蓝色或紫色的B分量值会比R分量值大，因此阳性细胞图像上的每一个像素都会出现R>B[5]。在Matlab7.6（2013a）环境下对Ki-67实际图像进行像素的颜色检测，分析阳性像素的色彩信息。在图像中随机抽取了50个阳性像素点进行分析，各像素的R、G、B值关系如图1所示。对免疫组化彩色图像在进行预处理之前先将彩色图像从RGB彩色空间转换为HSI彩色空间，在HSI彩色空间可以减少图像处理和分析的工作量。免疫组化彩色图像的RGB彩色空间转换为HSI彩色空间后，应用Matlab工具箱中的直方图处理增强后可以发现阳性细胞区域的背景相比原图得到了较大的增强，而且在颜色上也发生了变化，如图2所示。这是由于在图像增强的同时，它们所对应的同一个像素上的R、G、B三个分量也都有变化，相对数值也发生了变化，图像的颜色也就会发生变化。

处理后的在HSI色彩空间图像颜色对比更加鲜明，在应用计算机视觉算法对彩色图像处理过程中，HSI色彩空间比RGB色彩空间更加符合人的视觉特性，而且HSI色彩空间是相互独立的，可以分开对图像进行处理[6]，也为后面的图像处理奠定基础。而且在应用计算机视觉算法对彩色图像处理过程中，HSI色彩空间比RGB色彩空间更加符合人的视觉特性，而且HSI色彩空间是相互独立的，可以分开对图像进行处理。

参考文献

[1]马晓路，刘倩，胡开云，等.MATLAB图像处理从入门到精通[M].北京：中国铁道部出版社，2013.

[2]雷健，杨静宇，曹雨龙.肺癌细胞识别彩色图像处理系统[J].自动化学报，1996，22（3）：382-38.

[3]罗述谦，周果宏.医学图像处理与分析[M].北京：科学出版社，2010.

[4]姚敏.数字图像处理[M].北京：机械工业出版社，2006.

[5]王慧，江锋，叶永安，等.基于混合颜色空间的免疫组化图像分割研究[J].计算机工程，2011，5（37）：22-24.

[6]李静.免疫组化显微图像分割与分析技术的研究[D].山东：济南大学，2010，19-20.

作者简介：张兰凤（1978-），女，江西新余人，赣南医学院，讲师，硕士，主要研究方向：医学图像数字化处理和人体解剖学教学。

郭丹（1979-），女，江西南康人，赣南医学院，讲师，硕士，主要研究方向：组织学和胚胎学教学。