安庆师范大学计算机与信息学院 安徽省智能感知与计算重点实验室 缪仁拉 郑 馨 江 伟
基于Lab空间的白细胞图像偏色校正算法
安庆师范大学计算机与信息学院 安徽省智能感知与计算重点实验室 缪仁拉 郑 馨 江 伟
因光学显微成像过程中的染色和光照变化的影响,细胞图像常常会出现偏色问题,直接影响后续白细胞分类识别的精度。针对该问题,本文将灰度世界法和完美反射相结合,提出了一种基于Lab颜色空间的细胞图像的偏色校正算法。实验结果表明,相比灰度世界法和完美反射法,本文方法对偏色白细胞图像的校正效果更好。
偏色校正;Lab颜色空间;细胞图像;白平衡
在人体免疫系统中,白细胞发挥着至关重要的作用。正常白细胞[2]分为五类,白细胞分类计数可以测定血液中各类白细胞的总数及相对比值,是诊断各种炎症和血液疾病的重要依据,有着广泛的临床意义[1]。
随着模式识别和数字图像处理等技术的快速发展,利用计算机对白细胞图像进行自动分析可以快速获取更精确的细胞特征,如细胞浆颜色、细胞核形态等,并根据这些参数实现白细胞自动分类计数,大大提高了效率。然而,由于医学成像条件不稳定、光照不易控制、染色条件不稳定等因素的限制,导致白细胞图像往往存在较严重的偏色,使得后续提取到的细胞颜色特征不够准确,进而严重影响到白细胞分类的精度。通过对白细胞图像进行偏色校正,可以有效提高自动白细胞分类计数的精度。因此,白细胞图像的偏色校正方法研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
目前最常用的传统颜色校正算法主要有灰度世界法[2]和完美反射法[3]两种。
灰度世界法认为,当一幅图像有足够多的颜色变化时,则图像中的R、G、B分量的均值会趋于相等。灰度世界法通过将偏色图像中的3个颜色通道均值调整至相等状态来实现颜色校正。
完美反射法则基于另一种假设:一个白色物体在任何光源色温下的图像中,其R、G、B通道的值皆为极大值。因此,完美反射法通过对3个颜色通道的线性变换,将图像中的极大值点调整为参考白点的颜色值(255,255,255),来实现颜色校正。
这两类方法简单有效,灰度世界法对于颜色变化丰富的图像效果很好,然而,当图像中存在大面积单一色调时[4],会产生过度校正,其原因是图像不再满足“灰度世界”的假设。完美反射法对存在白色物体的图像具有很好的校正效果,然而,当图像中极大值点不是真正的白点时,校正效果不理想。本文研究的白细胞图像是一种单一颜色背景面积较大,存在噪声干扰的图像。因此,这两种传统的偏色校正方法不能很好的解决白细胞图像偏色问题。本文基于Lab颜色空间将灰度世界法和完美反射法相结合,提出一种针对白细胞图像的偏色校正算法。
1.颜色空间转换
由于Lab空间所计算出来的颜色的偏差程度基本与人们主观感受一致,因此,本文方法首先将采集到的白细胞图像IRGB从设备相关的RGB转为设备无关的Lab颜色空间[5],得到ILab。ILab由三个通道图构成,IL通道表示明度,从纯黑到纯白取值范围为[0,100];Ia和Ib表示色彩通道,其中,Ia表示从深绿色到灰色再到红色;Ib从蓝色到灰色再到黄色;取值范围均为[127,-128]。
2.基于“灰度世界”假设的偏色校正
a、b两个颜色通道的均值可以体现出图像的整体偏色情况,越接近于零,则图像整体色调越接近灰色。根据“灰度世界”假设,本文方法采用去均值计算校正图像的偏色。
由于白细胞图像的分辨率较高,直接对原图像进行计算非常耗时。因此,我们先对Lab空间图像ILab进行1/2降采样,将原M×N大小的图像缩小为1/2M×1/2N。具体地,每行每列隔一个点采样得到降采样后图像dILab。再利用dILab计算其中dIa、dIb通道灰度均值avgA和avgB。接着,将原分辨率大小的ILab中Ia和Ib的每个像素值分别减去avgA和avgB,得到图mIa和mIb。然后,将求得的图mILab从Lab颜色空间转换为RGB颜色空间,得到mIRGB。
3.基于“完美反射”假设的偏色校正
接着,利用“完美反射”假设,将mIRGB中的极大值点作为参考白点,对mIRGB中的R、G、B三个通道图进行线性拉伸。为了减少噪声的干扰,以图像亮度最大的5%个像素的颜色均值作为参考白点,最终得到偏色校正结果图mIRGB。
实验选用Cellatlas数据库中的白细胞图像作为测试图像,采用matlab平台编程实现。本文将灰度世界法、完美反射法和本文提出的算法进行了对比。
图1 偏色校正算法对比结果图
从图1所示可以看出,灰度世界法和完美反射法校正后的图像仍存在一定程度的偏色,偏色校正效果不够理想。而本文所示方法的图像背景更接近白色,因此,本文方法处理后的图像能更好地校正偏色白细胞图像,可以使后续颜色特征提取结果更精确。
本文针对白细胞图像偏色问题,在灰度世界法和完美反射法的基础上,提出了一种基于Lab颜色空间的图像偏色校正算法,实验结果表明,该算法可以有效校正偏色的白细胞图像。该算法也适用于其他不同类型的细胞图像的偏色校正,具有一定的应用价值。
[1]李筱梅,杨玉宝,李承文,等.白细胞分类计数方法学比较[J].检验医学,2004,19(2):100-100.
[2]谷元保,付宇卓.一种基于灰度世界模型自动白平衡方法[J].计算机仿真,2005,22(9):185-188.
[3]巢琳,杨鸣.基于图像偏色检测的自动白平衡算法研究[J].移动通信,2015(8):80-83.
[4]徐晓昭,沈兰荪,刘长江.颜色校正方法及其在图像处理中的应用[J].计算机应用研究,2008,25(8):2250-2254.
[5]古晶.RGB到Lab颜色空间转换[J].广东印刷,2009(5):11-14.
安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2016A439);安徽省自然科学基金(1608085MF144);“智能感知与计算”安徽省高效科研创新平台团队项目。