改進Hough圓變換的細胞圖像定位分割研究

鐘彩 潘梅森 彭春富 胡常樂

摘要：針對改進Hough圓變換在尿液圖像中紅細胞定位分割中的應用，首先闡述Hough圓變換原理，明確該處理方法的優(yōu)勢與作用，其次介紹尿液圖像紅細胞，最后從定位分割方法、改進Hough圓變換檢測兩個方面著手，分析Hough圓變換的運用，提高尿液圖像中紅細胞定位分割準確性，為尿常規(guī)檢查提供先進圖像處理技術。

關鍵詞：Hough圓變換;尿液圖像;紅細胞;定位分割

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）14-0232-02

霍夫變換（Hougll transform）處理技術在圖像處理中有非常廣泛的應用，可以有效識別幾何形狀，并且不會受到圖形旋轉限制，實現幾何圖形的快速定位。當前Hough圓變換在醫(yī)院尿常規(guī)檢查中應用十分普遍，尿常規(guī)分析環(huán)節(jié)要求計數尿液沉渣數據務必精準，掌握準確的計數尿液沉渣可以明確血尿渠道，最終結果支持定量分析?，F如今我國多數醫(yī)院主要是采用顯微鏡與肉眼的方式計數，難免會導致結果誤差，對Houg}1圓變換進行改進，并且應用在尿液圖像中紅細胞定位分割中，可以進一步提高尿液檢驗結果準確性。

1Hough圓變換基本原理

Hough變換在應用中主要是通過零件圖像全局特征實施零件圖像輪廓的檢測，換言之，邊緣像素串連之后，可以構建封閉邊界區(qū)域。Hough變換應用初期只能夠在直線檢測中運用，憑借其優(yōu)良的特征逐漸被拓展到圓形、雙曲線等其他形狀曲線檢測領域?？偨YHough圓變換方程如下：

公式1代表參數空間（a，b，r）中圖像邊緣點（x，y）方程，形狀為三維錐面。針對圖像空間內部的任意邊緣點，將公式1轉換后參數空間內存在與其對應的三維錐面，圓周全部邊緣點經過集合與變換之后，原本的三維錐面變?yōu)殄F面簇，全部錐面相交在參數空間的其中一點，且該點和圖像空間內共圓邊緣點所屬圓的圓心位置對應。

2尿液顯微圖像中紅細胞特征

第一，對比尿液圖像，血液圖像中的紅細胞之間嚴重粘連，但尿液圖像則不存在這一問題，所有紅細胞之間獨立;第二，尿液圖像紅細胞灰度有明顯變化嘲。血液圖像紅細胞的灰度改變不是非常顯著，灰度值較低，在圖像內占比相對較大，灰度直方圖采取閾值這種方式可以有效分割。相比之下，尿液圖像內紅細胞灰度值的變化比較明顯，圖像內灰度值的占比較小，直方圖屬于單峰圖像，如果在直方圖中采取閾值分割無法有效完成;第三，在光照條件下尿液圖像紅細胞所屬區(qū)域邊緣特征比較顯著。所有紅細胞內部存在大量同心圓周心即紅細胞中心。檢測同心圓的圓心便可以確定紅細胞所在位置。

3改進Hough圓變換在尿液圖像中紅細胞定位分割中應用

3.1定位分割方法

掌握尿液圖像中紅細胞特征之后，可以選擇邊緣檢測、細化、Hough變換的方式，對紅細胞圓心進行檢測，以此明確尿液圖像內紅細胞所在位置。檢測步驟如下：第一，檢測紅細胞邊緣。將邊緣檢測算子作為尿液原圖像的檢測方法，可以得到紅細胞邊緣圖像，這種檢測方法中包括諸多算法，例如Sobel算子和Robeas算子;第二，圖像去噪與細化處理。單邊緣圖像經過Hough變換處理，無法保證處理效率，可能還會有散落分布的點存在。所以Hough變換前必須要將其去除。選擇先驗知識時，如果其中一個邊緣特征點在相應的鄰域范圍中其余邊緣特征點數與任意數值相比較少，那么該邊緣點便可以被認定為噪聲點，后續(xù)Hough圓變換處理階段不會作為邊緣點。原因在于尿液圖像內紅細胞范圍的細節(jié)比較完善，并且紅細胞僅有可能在這種邊緣豐富防范圍內存在，邊緣豐富的范圍內所有點的鄰域邊緣特征點數必須大于任意特定值，所以憑借該先驗知識便可以避免圓特征點不足的問題。除此之外，建議采用細化算法減少Hough變換特征點數量，使Hough變換檢測工作能夠更加快速完成，同時保證最終的檢測效果;第三，紅細胞圓心檢測。尿液圖像中紅細胞多以同心圓的形態(tài)存在，利用Hough變換對紅細胞圓心進行檢測。因為尿液圖像中紅細胞的大小差異不明顯，因此通過紅細胞外圓半徑便可以得出尿液圖像紅細胞的具體信息。

3.2改進Hough圓變換檢測

Hough變換這一概念最早是從1972年被發(fā)明，當時是由Richard Duda、Peter Hart兩位專家提出，被稱為廣義霍夫變換（generalized Hough transform）。自此之后，在這一概念的基礎上，包括Hough變換在內的更多改進算法可以應用，并且具有全局特點，對于檢測過程中產生的噪聲敏感度較差嘲。一般圓檢測在尿液圖像中紅細胞的定位分割中應用，需要獲取圓心與半徑的數據。

以往采用的Hough圓變換在實際應用中存在一些不足，例如參數空間較大，檢測的效率不高低等。為了獲得準確的尿液圖像紅細胞定位分割結果，通過圓的幾何特性改進Hough圓變換，并且將其作為圖像圓心的檢測方法。具體檢測流程如下：如果A，B，C不在同一條直線，那么線段AB、BC中垂線OD、OE相交，交點是圓心0，線段OC（OB、0A1長度即為該圓的半徑。換言之，任意三個點，不在一條直線便可以作為成圓的條件，并且以此為前提確定圓。假設A，B，C三點不在同一條直線，且該三點的坐標是A（xA，yA），B（xB，yB），C（xC，yC），那么在這一條件下可以確定線段AB與BC中點——D，E的坐標：D（xD，yD），E（xE，yE）。

OD和OE作為兩條中垂線，其交點0坐標為（xO，yO），利用公式temp=（xB-xA）（yc-yB）（xc-xB）（yB+yc）②獲得。參數空間中采集圓心位置數據，可以直接通過x、Y坐標值得出。將任意3個特征點組合，通過公式計算可以得出圓心坐標，最后進行映射累加處理。當完全映射且依然有圓或者同心圓的存在，這時參數空間內對應的位置便會有極大值的產生，針對該極大值進行檢測，如果極大值超過任意閾值，便可獲得圓心。

改進Hough圓變換在尿液圖像紅細胞定位分割中應用，必須要注意以下兩點：（1）所有特征點組合。第一，特征點組合內涉及的3個點要保持一定距離。因為圖像主要以數字化的方式是呈現，如果點之間的距離過近，計算所得圓心坐標無法保證準確性，還會對后續(xù)的累加、極值檢測等造成影響。尿液圖像紅細胞所有的特征點務必保證集中性，如果特征點組合的點距離過遠，無法保證全部處于相同區(qū)域;（2）特征點映射累加處理。通過特征點確定圓心，與任意特征點的距離是圓的半徑。因此，該半徑長度也較長。后期映射處理環(huán)節(jié)，工作人員要綜合考慮之后映射，當半徑滿足集中范圍要求所有圓心坐標需要累加，以此保證Hough圓變換處理效果。

3.3實驗結果

上圖fA）是尿液顯微圖像中的紅細胞圖像，基本呈多同心圓，紅細胞所在區(qū)域細節(jié)豐富且邊緣特征清晰。所有紅細胞內包含大量同心圓，且圓心為紅細胞中心。檢測之后便可確定紅細胞的位置信息，圖（B）和圖（c）是通過Hough變換定位分割得到的紅細胞圖像。

4結束語

綜上所述，醫(yī)院的尿常規(guī)檢查中包括尿液圖像紅細胞的定位分割，為了保證處理準確性，在Hough圓變換的基礎上進行改進，既可以提高圖像識別效率，又能夠簡化復雜參數空間圖形處理流程，這是尿常規(guī)檢查的一項關鍵性技術，也是相關人員研究的主要方向。