交叉及粘連物體的分離算法研究——染色體圖像分離算法.pdf

1、圖像分離是圖像分析和模式識別的首要問題，也是圖像處理的經(jīng)典難題之一，至今仍沒有通用的分割理論。由于應(yīng)用領(lǐng)域的不同，圖像質(zhì)量的好壞，以及研究對象本身的特征差異，很難找到一種通用的分割方法。
　　 人類染色體圖像分析是涉及圖像處理、模式識別、計算機視覺等多個領(lǐng)域的綜合性研究課題。染色體圖像分割技術(shù)是目標(biāo)識別和特征提取的重要前提，圖像分割質(zhì)量的好壞將直接影響到后續(xù)的處理。本課題以染色體圖像為研究對象，結(jié)合染色體的具體特征，對染色體對象

2、的分離展開研究。
　　 由于染色體圖像中并不是所有的46根染色體對象都是相互粘連或者交叉的，其中也存在孤立的單條染色體。由于對染色體圖像的分離操作建立在粘連或者交叉染色體的基礎(chǔ)上進行，單條染色體的存在不僅增加圖像運算的復(fù)雜度，還給圖像的準(zhǔn)確處理帶來干擾。因此在做分離算法前，先提取出單條染色體很有必要。如何判定所研究的對象是否是單條染色體是本文的第一個研究重點。文章采用一種新型的對染色體單體的判定方法，利用歐式距離，提出特征線的概

3、念，同時將其和對象細化后的主骨架線進行匹配，得出判斷對象是否為染色體單體的判斷準(zhǔn)則，從而將單條染色體從待分離的染色體圖像中提取出來，為后續(xù)的分離算法研究提供基礎(chǔ)。
　　 中期分裂圖中的24種染色體各自擁有獨特的條紋樣式，計算和提取這些作為染色體重要特征的條紋，對于染色體圖像的分割及目標(biāo)識別都有指導(dǎo)意義。如何準(zhǔn)確提取染色體條紋是本文研究的第二個重點。文章針對染色體條紋與其鄰近區(qū)域存在的灰度差異，對BERNSEN算法進行改進，得出適

4、合于染色體條紋提取的局部閾值，區(qū)分條紋和非條紋區(qū)域。然后，對已劃分的兩個區(qū)域求取新的局部閾值，再次二分，通過不斷迭代處理，逐步銳化染色體圖像。為防止過度二分，在完整條紋出現(xiàn)斷裂前停止二分迭代處理，并對凸顯出來的條紋區(qū)域進行提取，保證提取的準(zhǔn)確性和完整性。
　　 由于染色體圖像中大部分的染色體對象是以粘連形式存在的，因此文章的第三個研究重點是針對粘連染色體，尋找合適準(zhǔn)確的圖像分割算法。文章提出一種將染色體對象幾何形態(tài)信息和灰度值信