圖像細(xì)化算法運(yùn)用

圖像細(xì)化算法運(yùn)用

1算法的流程及基本細(xì)化算法

設(shè)有二值圖像.其中,值為1的像素組成的集合記為G,稱G為圖像的主干.我們的目的是將圖像的主干反復(fù)細(xì)化,得到G的骨架.不失一般性,設(shè)G是一個(gè)連通的區(qū)域,我們的細(xì)化算法得到連通的、單像素寬度的骨架.為敘述方便,把本文提出的算法稱為HATA算法.HATA算法的基本思想是:首先求出圖像的基本骨架,然后對(duì)基本骨架進(jìn)行優(yōu)化.求基本骨架的算法稱為基本細(xì)化算法;而優(yōu)化則包括骨架移位、骨架膨脹、再度細(xì)化、骨架延伸4個(gè)步驟.基本細(xì)化算法是一種串行的細(xì)化算法,它是對(duì)[4]中提出的算法的改進(jìn).設(shè)以像素點(diǎn)P為中心的3×3矩陣的點(diǎn),從上到下、從左到右依次為x1、x2、…、x9;而本次處理后x1、x2、x3、x4分別變?yōu)閐1、d2、d3、d4,對(duì)于P的8鄰域,定義8種模板.為了保證抽取的骨架的連通性在細(xì)化過程中,決定像素P是否刪除時(shí),除了要檢查P的鄰域是否與模板匹配外,還要檢查P鄰域的連通性.按上述條件進(jìn)行細(xì)化的算法稱為基本細(xì)化算法,得到的骨架稱為基本骨架.程序運(yùn)行結(jié)果表明,基本細(xì)化算法既保持了骨架的連通性,又能使骨架的寬度為1.

2基本骨架的優(yōu)化

2?1基本骨架的位移

設(shè)基本骨架為S,S相對(duì)于理想的骨架往往有不同程度的偏離.為了克服這種偏離,我們采用一種稱為“中點(diǎn)移位”的方法.其做法是:對(duì)基本骨架S的每一點(diǎn)P,若P不是S的交叉點(diǎn)或交叉點(diǎn)的鄰點(diǎn),則求出S在P點(diǎn)的垂線,找出垂線在圖像主干G內(nèi)的部分的中點(diǎn)Q;當(dāng)P是S的交叉點(diǎn)或交叉點(diǎn)的鄰點(diǎn)時(shí),令Q=P.所有這樣的中點(diǎn)Q組成了點(diǎn)集S′.求S在P點(diǎn)的垂線方法如下.定義8種方向,編號(hào)依次為0,1,…,7.按照P的3×3鄰域中S的點(diǎn)的分布模式可以確定垂線方向.作為例子,圖3中列出了若干種模式及其對(duì)應(yīng)的垂線的方向編號(hào).圖中,+為骨架點(diǎn),di為垂線方向編號(hào).

2?2S′的膨脹

點(diǎn)集S′不一定是連通的.為此,我們對(duì)S′進(jìn)行以3×3的正方形為結(jié)構(gòu)元素的膨脹運(yùn)算.于是S′變?yōu)閷挾葹?的區(qū)域S″,S″恢復(fù)了S原有的連通性.就理論上而言,上述的膨脹運(yùn)算并不能絕對(duì)保證S″的連通性,但就實(shí)際應(yīng)用而言,由于我們事先對(duì)圖像作了簡(jiǎn)單的圖像形態(tài)學(xué)處理,G的毛刺不再極端嚴(yán)重,這時(shí)G的基本骨架S中相鄰二點(diǎn)P1、P2對(duì)應(yīng)的中點(diǎn)Q1、Q2的坐標(biāo)相差一般不大于3,因而以3×3的正方形為結(jié)構(gòu)元素的膨脹運(yùn)算,可以使S″恢復(fù)S的連通性.

2?3S″的細(xì)化與伸長(zhǎng)

對(duì)區(qū)域S″,采用前述的基本細(xì)化算法進(jìn)行細(xì)化,就得到了連通的單像素寬的骨架SK.由于S″基本上是以較接近理想骨架的點(diǎn)為中心、寬度為3的連通區(qū)域,因而細(xì)化的結(jié)果與理想骨架相當(dāng)接近.在人類染色體的識(shí)別與分析系統(tǒng)中,染色體的長(zhǎng)度是一個(gè)重要參數(shù).而骨架的長(zhǎng)度也就反映了染色體的長(zhǎng)度,因而,染色體的骨架應(yīng)該延伸到染色體的兩端.對(duì)于這種情形,HATA算法中包含了延長(zhǎng)處理.延長(zhǎng)就是在SK的兩端各取3個(gè)像素,分別按這3個(gè)像素確定骨架兩端的方向?qū)⒐羌苎娱L(zhǎng)到染色體的邊界.

3HATA算法在醫(yī)學(xué)圖像處理中的應(yīng)用及實(shí)驗(yàn)結(jié)果

人類染色體圖像的識(shí)別和分析是醫(yī)學(xué)圖像處理研究的重要課題.一個(gè)染色體中按紋理灰度的深淺分為深帶紋和淺帶紋,一個(gè)染色體的深帶紋和淺帶紋的分布是識(shí)別和分析染色體的關(guān)鍵因素.因此,準(zhǔn)確提取染色體骨架,對(duì)于染色體的識(shí)別和分析有關(guān)鍵的作用.采用了HATA算法,有助于提高染色體分析系統(tǒng)的性能.為了檢查HATA算法求出的骨架的質(zhì)量,把它與文[3,4]中的算法進(jìn)行比較.對(duì)于染色體圖像和字符圖像的結(jié)果.為了對(duì)細(xì)化算法的準(zhǔn)確度進(jìn)行更精確的描述,本文采用了類似于文[3]中的準(zhǔn)確度計(jì)算公式.設(shè)骨架的精確度用ACC表示,則對(duì)骨架的每個(gè)點(diǎn)作如下處理:1)若骨架點(diǎn)位于理想骨架上,則ACC加3;2)若骨架點(diǎn)不在理想骨架上,令d為該骨架點(diǎn)離理想骨架點(diǎn)距離的最小值,ACC減d.對(duì)于文獻(xiàn)[3,4]、HATA和理想骨架,用上述的計(jì)算公式計(jì)算染色體骨架的準(zhǔn)確度分別為-125、19、114和180;字符A骨架的準(zhǔn)確