改进的分水岭算法在牛乳体细胞上的分割及其应用

郭帅 孙竞丹 赵一鸣 付宗平 李宗晟

摘要： 研究牛乳体细胞出现重叠和粘连问题时有效可行的分割方法。对原图像二值化处理，后对灰度梯度图像进行形态学平滑滤波处理，然后提取图像的前景标记和背景标记同时对梯度图进行修正，最后采取分水岭进行分割。仿真结果显示，分水岭算法可有效的抑制图像过分割的情况，且能准确、快速的分割牛乳体细胞，同时可为后续步骤牛乳体细胞的计数和诊断提供可靠的依据。

关键词： 分水岭算法;图像分割;过分割;标记提取

中图分类号： TP391.41    文献标识码： A    文章编号： 1672-9129（2018）09-0086-01

Abstract：  the effective and feasible segmentation method for overlapping and adhesion of bovine milk somatic cells was studied. The original image is binarized， then the gray-gradient image is processed by morphological smoothing filtering， then the foreground mark and background mark of the image are extracted and the gradient image is corrected. Finally， the watershed is used to segment the image. The simulation results show that the watershed algorithm can effectively suppress the image over-segmentation and can segment the bovine milk somatic cells accurately and quickly. At the same time， it can provide a reliable basis for the counting and diagnosis of bovine milk somatic cells in the subsequent steps.

Key words：   watershed algorithm;image segmentation;over segmentation;label extraction

1 研究背景

生物图像的分割及其进行特征提取、计数等操作是现科学研究领域的难点之一。以牛乳体细胞为例，该细胞极易出现堆积或粘连的情况，此时将多个堆积在一起的细胞进行分割为单个细胞是细胞图像处理的难点，但此步骤是展开后续实验的必要基础。

根据相关文献表明，大致有两类分离重叠细胞的方法：一是基于凹点的分割方法，二是基于形态学的分割方法。基于凹点的分割方法，若在凹凸程度明显的情况下会有着比较理想的分割效果，反之，若是细胞凹凸点不够明显则选取凹点较为困难，且对于因重叠而导致空隙大的细胞，极易出现分割失误。而基于数学形态学分割方法研究方面，腐蚀膨脹法、建地重建法和水坝分割等方法则应用较为广泛。以上算法皆是在图像灰度信息和形态信息的前提下进行分割。前两类算法属于膨胀腐蚀的方法，其共同点是都需取阈值，而阈值会存在一定的误差。水坝算法由于过分的依赖于图像局部梯度信息，若图像梯度分布不均匀则容易影响算法而导致分割不理想。因此，需要对特定的牛乳体细胞寻求更为有效的的分割方法。以下根据牛乳体细胞的特点得出一种改进的分割的方法，并且有着较为理想的分割效果，且算法简单易于操作。

1.1控制标记的分水岭算法 此方法是通过标记符来控制过量区域的产生。其算法思想是：首先明确梯度图像的最小值区域，后以强制最小技术修改灰度级图像，此法可避免滤波后的区域不会出现局部最小值的情况，随后在此基础上应用分水岭算法，完成图像的分割。分水岭分割算法有着内部、外部两种标记，图像中的每个标记都是一个连通成分，内部标记与某个感兴趣目标有关，外部标记则与背景有关。内部标记后，便只将内部标记定位极小值区域进行分割，而分割结果的分水线则为外部标记，后将分割区域以其他分割技术方式将背景和目标分离以实现分割。标记符为分割提供了先验知识，解决细胞分割问题，但易产生过分割。

1.2改进的分水岭算法 针对细胞过分割现象，结合形态学知识以及标记的改进分水岭分割算法可有效解决此问题。其分割算法步骤为：1、将原始图像二值化，以得到灰色图像的梯度图 ;2、计算前景标记图 ;3、计算背景标记图像 ;4、修改分割函数 ;5、使用分水岭变化处理修改后的分割函数 ;6、得出分割图像。

对图像进行膨胀腐蚀的变换以及形态学重建运算对图像进行开与闭的运算在去除碎片的同时能够较好的保持图像的目标轮廓，还能够有效的改善图像的成像质量。

根据细胞的形态特征，在空洞填充的前提下对细胞图像进行距离的改变。改变其距离的实质操作是使得图像里每个像素的灰度值的点到离最近的背景点的值。

2 仿真实验及结果分析

此处采取以上新改进的算法对收集到的牛乳体细胞图像进行处理，其分割算法的结果。有原始图像和原始图像的灰度图像，我们可以了解到没有经过滤波进行除燥的图像会出现碎片和毛刺的情况，若采取算子对图像进行水平和垂直方向的平滑滤波，随后求取模值，经过算子滤波处理后的图像在细胞的边缘处会显示较大的数值，而在图像的无边缘处其数值便会很小。随后使用8x8的圆盘状结构元素。

针对牛乳体细胞的灰度图像采取形态学重建运算进行滤波平滑，该处理方式会将四周的平滑区域连接起来，随后对局部极大值的二值图像运行开运算和闭运算以达到平滑边沿的目的，同时去掉图像中像素个数小于20的局部极小值区域，进而前景标记，在重建的基础上进行开运算和闭运算将图像转换为二值图像，以进行距离的改变和分水岭分割，将得到的分水岭图像定义为背景标记，就是标记重建后的图像所表示的情况。最后再将以上所述进行的操作所得出的前景标记图以及背景标记图，再次进行分水岭算法进行分割，随后输出的是分割结果。此次研究中我们可以得出，使用改进后的运算方法而得出的分割图像，具有边界处清晰、目标区域完整、提取准确等特点，并且能够有效的抑制图像处理中过分分割的问题。

3 结语

此次研究中所提出改进的分水岭算法能够有效的解决传统分水岭算法中所存在的过分分割的问题，通过此算法能够得到较为完整的图像轮廓，且图像效果良好比较稳定，针对于粘连较轻的细胞有着极为理想的分割效果。而在此次仿真研究结果中，或许存在着分割线边缘有着些许误差的问题，同时该运算方法针对标记的提取对于牛乳体细胞重叠以及粘连的特点有着严重的依赖性，这将成为下一步研究需要探讨的主要课题。

参考文献：

[1]蔡子文，费向东.基于标记的数学形态滤波分水岭算法[J].计算机技术与发展，2013（3）.

[2]陈洁，胡永，刘泽国.基于标记的分水岭图像分割算法研究[J].软件，20212（9）.

[3]苏娜.基于改进分水岭算法的重叠牛乳体细胞分割技术的研究[D].呼和浩特：内蒙古农业大学，2010.