生物醫(yī)學(xué)顯微圖像采集與處理技術(shù)研究

黃 磊 王保強(qiáng) 劉志剛 楊 磊（成都信息工程學(xué)院 電子工程系，四川 成都 610225）

生物醫(yī)學(xué)顯微圖像采集與處理技術(shù)研究

黃 磊 王保強(qiáng) 劉志剛 楊 磊
（成都信息工程學(xué)院 電子工程系，四川 成都 610225）

本文利用生物醫(yī)學(xué)顯微鏡獲取顯微圖像，并對其進(jìn)行研究，探討出適合顯微圖像的處理及分析方法，從而結(jié)合醫(yī)學(xué)超聲技術(shù)觀察研究動物組織細(xì)胞的活性、表皮等生理特性。該文的主要內(nèi)容分為：（1）對生物細(xì)胞圖像采集與分析的方法進(jìn)行了討論；（2）描述了常用的圖像處理技術(shù)，并且實(shí)際應(yīng)用于細(xì)胞圖像技術(shù)。然后對生物細(xì)胞圖像濾波，細(xì)胞圖像二值化，細(xì)胞圖像的點(diǎn)運(yùn)算，圖像形態(tài)學(xué)處理，圖像分割的方法進(jìn)行了討論與篩選；（3）對圖像處理結(jié)果進(jìn)行了分析，根據(jù)結(jié)果得出結(jié)論，從而使得生物醫(yī)學(xué)顯微鏡的生物圖像采集與處理提供一定的依據(jù)。

生物圖像；圖像采集；圖像處理；生物顯微鏡

1 引言

在對生物細(xì)胞進(jìn)行生理及其方面研究時(shí)，生物細(xì)胞圖像處理是其中一項(xiàng)重要的研究內(nèi)容，其中圖像處理方法在圖像分析中是一個(gè)經(jīng)典問題，目前的圖像處理中尚無一個(gè)通用的處理方法，也不存在一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的處理流程，只能根據(jù)實(shí)際的生物圖像，并結(jié)合特定的的算法。以下內(nèi)容即是對各種常用算法的比較，以便從中選擇。

2 生物細(xì)胞圖像處理

2.1 圖像預(yù)處理

根據(jù)作用目標(biāo)的不同，首先對生物細(xì)胞圖像進(jìn)行預(yù)處理，進(jìn)行亮度、對比度、色調(diào)、對比度調(diào)節(jié)，色彩反相，偽彩、左右鏡像，上下鏡像，圖像旋轉(zhuǎn)，灰度化圖像個(gè)通道內(nèi)容，圖像拆分圖像合成，線性加權(quán)圖像合成，直方圖均衡等，從而使得后面處理效果明顯。

2.2 生物細(xì)胞圖像的濾波選擇

生物圖像增強(qiáng)主要是對圖像進(jìn)行加隨機(jī)噪聲，椒鹽噪聲，以及進(jìn)行均值濾波，孤立點(diǎn)去噪，選擇式掩模平滑濾波，中值濾波，高斯濾波，根據(jù)作用目標(biāo)的不同，選擇不同的濾波方式，圖1為濾波效果圖。

（1）中值濾波

在實(shí)際采集的細(xì)胞圖像處理時(shí)，細(xì)胞圖像是含有噪聲的，我們首先要對圖像進(jìn)行濾波，在濾波方法中比較重用的一個(gè)方法就是中值濾波，在濾波過程中對參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，其中濾波窗口尺寸一 般選擇3。然后對有椒鹽噪聲干擾的圖像進(jìn)行中值濾波的結(jié)果如圖1（g）所示。

（2）均值濾波

在上述的中值濾波方法中，細(xì)胞圖像處理的效果雖然比較好，但是為了進(jìn)一步提高處理的效果，引用了均值濾波。設(shè)定細(xì)胞數(shù)字圖像f（x，y）為M×N的一個(gè)陣列，在經(jīng)過平滑處理后的圖像為g（x，y），得到的平滑圖像為

S-（x，y）像素點(diǎn)的預(yù)定領(lǐng)域（不包括（x，y）像素點(diǎn)）；

為了比較效果，處理時(shí)采取了細(xì)胞的局部圖像，其中濾波結(jié)果如圖1（e）所示，從圖中可以得出：其中的圖像去噪結(jié)果比較良好，但是質(zhì)量下降了，均值濾波的平滑效果和采用的圖像領(lǐng)域半徑 有關(guān)，半徑增加的同時(shí)，模糊程度也要增加。

（3）選擇式掩模平滑濾波

實(shí)際圖像處理消除噪聲的過程中，都有平均化帶來的缺陷，使的邊緣模糊程度增高。

均值的計(jì)算公式為：

方差的計(jì)算公式為：

式中，N為各掩模對應(yīng)的像素個(gè)數(shù)。

實(shí)現(xiàn)效果即圖1（f）。

2.4 圖像分割

（1）Gauss laplacian算子

高斯平滑運(yùn)算導(dǎo)致圖像中邊緣和其他尖銳不連續(xù)部分的模糊，其中模糊程度在于σ的值，如果σ值越大，噪聲的濾波效果越好，同時(shí)影響了邊緣檢測，因?yàn)閬G失了邊緣信息，但是如果取小的情況，又可能留有太多的噪聲，處理平滑不完全，效果依舊不好。經(jīng)過這個(gè)算子對細(xì)胞圖像處理的結(jié)果如圖2（a）所示。

經(jīng)過實(shí)際比較，LOG算子對噪聲的敏感程度很低，其中σ取值較小時(shí)，平滑度較低，會有假邊緣出現(xiàn)，σ取值大時(shí)，平滑度要高，但是也丟失了重要的邊緣信息，出現(xiàn)了間隔。（2）Canny算子

想更好的對圖像細(xì)胞細(xì)節(jié)進(jìn)行保留的同時(shí)對細(xì)胞圖像分割，從而使用了坎尼（Canny）算子。用Canny邊緣檢測算子對細(xì)胞圖像的邊緣檢測結(jié)果如圖2中（b）～（f）所示，分別用了5種自適應(yīng)最優(yōu)閾值。

用Canny邊緣檢測算子對細(xì)胞圖像的邊緣檢測的效果最好，其中的失誤率比較低，而且噪聲影響的并不大，對后續(xù)的邊緣檢測進(jìn)行影響，從而方便了后續(xù)的處理。

3 結(jié)論

本文探討了在生物細(xì)胞圖像上的數(shù)字圖像處理技術(shù)的應(yīng)用，首先對圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后對圖像進(jìn)行去噪和分割，在以上處理方法中處理效果比較良好。為了更好的研究其中的特征信息，仍需要在以下方面進(jìn)行研究：

（1）對采集到的圖像經(jīng)過一定手段處理后，如何進(jìn)行定量的評價(jià)圖像質(zhì)量，從而能判斷出處理方法的好壞，從而制定指定的規(guī)則，以便以后圖像處理的便捷。

（2）能提取細(xì)胞圖像不便的特征參量，可以選擇更好的參數(shù)，例如紋理參數(shù)，光密度等，還要考慮從降低某些特征參量，從而提高實(shí)際處理中的速度，以便以后大規(guī)模的細(xì)胞圖像處理，以及分類識別。

（3）如何以軟硬件的形式進(jìn)行分析處理細(xì)胞圖像。

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O426

A

黃磊（1991-）男，碩士，研究方向：信號與信息處理。基金項(xiàng)目：成都市科技計(jì)劃（12DXYB186JH-005）；物理場生物效應(yīng)與儀器省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題（2014-1）；成都信息工程大學(xué)電子工程學(xué)院教改項(xiàng)目（生物醫(yī)學(xué)圖像信息獲取與處理）。