基于图像处理的牛奶体细胞计数方法的研究

第27卷　第4期2006年12月

内蒙古农业大学学报

Journal of I nner Mongolia Agricultural University

Vol . 27　No . 4Dec . 2006

基于图像处理的牛奶体细胞计数方法的研究

刘俊丽, 　薛河儒

1

2

3

(1. 　内蒙古农业大学机电工程学院, 呼和浩特　010018; 2. 　内蒙古农业大学计算机与信息工程学院, 呼和浩特　010018)

摘要:　在牛奶中, 体细胞的数目对牛奶的质量及奶牛的乳房健康状况有很大的影响。由牛奶体细胞的彩色图像的

特性, 提出基于YI Q /YUV 彩色模型中的H 分量灰度图像, 利用种子点填充法获得二值图像, 然后利用形态学运算优化二值图像, 最终得到图像中的体细胞数。关键词:　细胞计数; 　灰度图像; 　种子填充; 　形态学运算中图分类号:　TP 391. 41; S 823　　　文献标识码:　A 　　　:1009(-THE METHOD N G

I N G

L I U Jun -li , 　XUE He -ru

1

2

(1. 　College of M echanical and Electrical Engineering, InnerM ongolia A gricultural U niversity, Huhhot 　010018, China;

2. 　College Co m puter and Infor m ation Engineering, InnerM ongolia A gricultural U niversity, Huhhot 　010018, China )

Ab s tra c t:　I n the m ilk , the nu mber of s omatic cells is generally considered t o be an i m portant para meter f or both m ilk quality and

health of cow. Fr om the characteristic of the col or i m age of the s omatic cells in the m ilk, was used base on the model of YI Q /Y UV , the H component grey i m age was p r oposed . Then the mor phol ogical operati on was used for excellent binary i m age, and s omatic cell nu mber in the m ilk i m age was got .

Key wo rd s:　Counting cells, gray i m age, seed filled, mor phol ogic operati on

引言

图像处理在生物学和医学领域广泛应用, 但是对牛奶的细胞图像的研究是目前图像处理是1个新

[1]

课题。牛乳中的细胞主要是体细胞。在正常情况下, 牛奶中体细胞数较少。当奶牛乳房外伤或发生疾病而引起炎症时, 机体将大量的白细胞分泌进入乳房以清除感染, 因此牛奶中体细胞数是衡量牛奶质量及奶牛乳房健康状况的重要指标。

文献[1]描述了几种常用的体细胞数的检测方法。目前, 在乳液生产中牛奶细胞计数的方法主要采用流式计数机实现, 但是, 这种方法检测结束不能留下被测对象的影像记录; 在教学实验中, 主要依靠实验员人工完成细胞的计数, 但是人工计数存在2个缺点:第1、需要人的劳动量太大; 第2、在细胞数目比较多的情况下, 正确计数的难度较大。因此, 1

3

种牛奶细胞计数工具不仅可以减轻人的劳动, 而且为临床诊断提供了准确、定量、客观的依据, 然而运用图像处理的技术实现SCC 的方法很少且均不成熟, 本文针对这一现象提出了基于彩色图像处理的

[1]

牛奶体细胞计数方法。

1　图像预处理

染色后的牛奶体细胞彩色显微图像的特点是目标和背景色差小、对比度不强, 图像的质量差, 有一些干扰正确分割的乳蛋白、乳脂和其他杂质, 细胞的边界比较模糊, 细胞颜色深浅不均匀并有细胞重叠的情况等等, 若要从背景中分割出细胞, 就需要对原始图像做一些预处理, 首先将彩色图像转化为灰度图像, 然后对灰度图像进行灰度变换和滤波以增强对比度; 本文对现存方法做了对比分析, 进行试验, 提出1种适合于牛奶体细胞图像分割的算法; 由于

收稿日期:　2006-10-23作者简介:　刘俊丽(1980-) , 女, 硕士研究生, 从事计算应用(图像处理) 方面的研究.

第4期　　　　　　　　　　　　刘俊丽等:　基于图像处理的牛奶体细胞计数方法的研究141

牛奶体细胞图像的特殊性, 细胞重叠、细胞染色不均匀, 进行分割后得到的二值图像中, 细胞有粘连, 细胞内部会出现空洞, 本文采用形态学运算优化二值图像的效果

。

图1　算法流程

Fig . 1A rith metic fl ow chart

像的方法有多种, 本文利用YI Q 或Y UV 色彩系统,

本文的实验是在W indows XP 操作系统下, 利用主要关心的分量为Y 分量, Y 表示颜色的明视度(Lu 2Borland C ++Builder 开发。首先用C ++Builder m inance ) , 实质上就是图像的灰度值。

(其中Gray 代表某一点的灰度值, R 、设计系统界面, 完成BMP 图片的读取及保存工作。G 、B 分别

112　图像预处理代表该点的红、绿、蓝分量)

111　读取及保存图像

1. 211　转化为灰度图像　彩色图像转化为灰度图

I =

0. 299　0. 587　0. 1140. 596　-0. 274　-0.

0. 211

　-0. 523　0. 312

3

0. 299　587　0. 0. . -. 　. 3

(1)

=

0. 299+. . 1. 2. 2　(1) (2) 可

以看出, 域, 目标和背景的对比度不明显, 而且不同的图像直方图的范围不同, 所以较难分割, 必须对其增强对比度。从信号频谱的角度来看, 信号的缓慢变化部分在频率域属于低频部分, 信号快速变化部分属于高频部分。对于图像而言, 它的边缘以及噪声干扰

y 1g raycolor /x 1

F (x ) =

(y 2-y 1)

33

3

的频率分量都处于频率域较高的部分, 由于图像中通常还混有一些噪声, 本文将这个较窄的灰度范围利用线形变换映射到灰度为0～255范围内以增强对比度, 分段线形变化函数为如下, 然后采用高斯低通滤波的方法去除噪声, 即利用高斯模板与处理图像的卷积来实现滤波。

x x 2

(2)

(g raycolor -x 1) /(x 2-x 1) +y 1(g raycolor -x 2) /(255-x 2) +y 2

(255-y 2)

　　不同的图像通过设置转折点坐标(x 1, y 1) 和(x 2, y 2) 来调整线性变换函数。113　图像分割

图像分割在此就是将细胞从背景中分离出来, 目前图像分割方法已经有了很多研究, 图像分割方[2]

法通常有基于阈值的图像分割方法、基于边缘的图像分割方法、基于区域的图像分割方法和利用特定工具进行图像分割的方法。由直方图看出, 没有明显的波谷, 这样的图像用直方图阈值法不能确定其阈值。

本文将利用形态学的种子填充法实现图像分割, 首先, 在经过高斯滤波的图像上选取种子点, 本系统中, 用户可以用鼠标在原图像上点击选择与目标灰度相近的一点作为目标种子点, 然后制定1个生长准则, 即当灰度值与种子点的灰度相差小于某

一特定值时, 将各点作为目标, 否则作为背景。利用该种子点自动填充, 可得到效果很好的二值图像。114　形态学处理

由于染色的不均匀, 得到细胞图像的二值的图像往往细胞边缘有毛刺、细胞内部有空洞、细胞之间有粘连、有一些非细胞杂质点混入等, 因此用形态学运算来解决这些问题。

腐蚀、膨胀是形态学的两种最为基本的运算, 由于牛奶体细胞的重叠不严重, 直接用先腐蚀后膨胀的方法就可以获得所需信息。腐蚀在数学形态学中的作用是消除物体的边界点, 使边界向内部收缩的过程, 可以把小于结构元素的物体去除。膨胀则是填充空洞, 使边界向外部扩张的过程。由于处理后的二值图像存在一些噪声, 所以采用交互的方式控制腐蚀、膨胀次数, 直到获得满意的结果为止。

142内蒙古农业大学学报　　　　　　　　　　　　2006年

图2　细胞图像示例

Fig . 2Cell i m age Eg .

2　细胞计数

得到细胞边缘没有毛刺、细胞内部没有空洞、细胞之间没有粘连、没有杂质存在的二值图像, 对其中

的细胞数目进行统计。计数的方法有利用连通域法

[4～7][8, 9]

进行计数, 和连通曲线法计数。本文采用连通判别法, 判断某一点的八邻域是不是细胞内部点, 直到1个细胞的所有内部点都被遍历完为止, 如果属于内部点则计为1个细胞; 流程图3。

首先读入预处理后的二值图像, 然后按照从上到下, 从左到右的方式遍历图像, 当遇到1个不为背

景的点时, 判断它的八邻域, 如果它的上、左上、左、左下各点都是背景, 则标记为1个新的细胞, 计数器加一, 但是会出现1种情况, 当点(x, y ) 为目标点, 且(x +1, y ) . . . (x +a, y ) 均为目标点, (x +a, y -b ) 为背景点, 其中a >=2, b >=1, 在这种情况下, 就会将1个目标记为两个, 引起计数错误, 所以根据目标之间的距离和目标的大小设定1个值m , 当P[i +m][i -1]〗为背景时, 将其记为1个目标。最后输出总数

即为图像中细胞的数目。

3　试验与结果

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图3　细胞图像1

Fig . 3Cell i m age

1

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图4　Fig .

4Cell 课题的主要工作是通过实验, 将采集到的质量

较差的牛奶体细胞图像经过处理, 变换成单连通域的二值图像进而对其中的体细胞计数。在此过程中对细胞图像的处理方法进一步研究, 本文采用Y UV /YI Q 彩色空间, 处理效果好。采用种子填充算法实

现图像的二值化。实验结果也证明了本文方法的可行性与可靠性。参　考　文　献:

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Fig . 5Counting fl ow chart

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