專利名稱：一種尿沉渣圖像分段非線形增強的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種圖像增強的方法，特別涉及一種尿沉渣圖像分段非線形增強的方法。
背景技術(shù)：
目前，圖像增強方法比較多，主要包 括空域法和頻域法?？沼蚍ㄖ饕ɑ叶茸儞Q、直方圖均衡化、拉普拉斯銳化等；頻域法主要包括同態(tài)濾波、小波變換等。這些方法的具體介紹如下(I)灰度變換?；叶茸儞Q是將原始圖像f(x，y)中的灰度r映射成增強圖像g(x，y)中的灰度s，使得圖像灰度的動態(tài)范圍得以擴展或壓縮，從而增強圖像對比度。常用的灰度變換有線性變換，分段線性變換和非線性變換，其中常用的非線性變換有指數(shù)變換、對數(shù)變換以及指數(shù)和對數(shù)的組合變換。(2)直方圖均衡化。直方圖均衡化實質(zhì)是對圖像中像素數(shù)多的灰度級進行拓寬，而對像素數(shù)少的灰度級進行縮減，從而達到調(diào)節(jié)圖像亮度和對比度的目的。輸出圖像的概率密度函數(shù)累積等于輸入圖像的概率密度函數(shù)累積，且輸出圖像的概率密度函數(shù)保持均勻分布。(3)拉普拉斯銳化。拉普拉斯算子是一種微分算子，它可增強圖像邊緣信息，即灰度值突變的區(qū)域。拉普拉斯銳化是圖像銳化處理的最直接最簡甲的處理方法，可以增強圖像的邊緣,使模糊圖像更加清晰。(4)同態(tài)濾波。同態(tài)濾波方法是利用圖像的光照特性，減少光照不均勻?qū)D像產(chǎn)生的影響。同態(tài)濾波根據(jù)照度-反射度模型理論，將圖像看成是照度和反射度兩部分的乘積。先將圖像變換到頻域，再利用照度-反射度模型進行處理，并通過灰度范圍的擴展和壓縮來改進圖像的視覺效果。根據(jù)其高通濾波函數(shù)的不同可以將同態(tài)濾波分為高斯型同態(tài)濾波、巴特沃斯把同態(tài)濾波和指數(shù)型同態(tài)濾波。(5)小波變換。小波變換可以將信號分解成一系列具有不同的分辨率、頻率特性和方向特性的子帶信號。小波變換對二維圖像使用一個高通濾波器和一個低通濾波器，在不同尺度上進行小波分解，將分解后的低頻分量通過小波合成得到增強圖像。在對這些增強方法的研究和實踐過程中發(fā)現(xiàn)這些方法都具有一定的局限性，不具有魯棒性。直方圖均衡化對部分偏暗和偏亮的圖像增強效果不好，且容易放大噪聲拉普拉斯銳化只能增強圖像邊緣而不能增強圖像的亮度和對比度；同態(tài)濾波可以增強圖像的亮度但對圖像的對比度增強效果不理想；小波變換同樣對圖像的對比度增強效果不夠理想且計算復(fù)雜，難以用于實時增強系統(tǒng)中。雖然灰度變換法簡單快速，經(jīng)常用于實時增強系統(tǒng)中，但現(xiàn)有的幾種灰度變換法都不能很好的區(qū)分背景和目標，往往在增強目標的同時，也增強了背景的噪聲
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有的圖像增強方法的局限性，如不能滿足實時性的要求、容易增大噪聲等問題而提供的一種分段非線形變換的圖像增強方法。本發(fā)明所述的一種分段非線形變換的圖像增強方法的具體步驟如下所述第一步驟根據(jù)圖像中細胞和背景在灰度空間的分布范圍，利用遺傳算法計算出分段點，將整幅圖像根據(jù)分段點劃分為背景段、目標段和過渡段，首先統(tǒng)計在儀器中采集到的尿沉渣細胞、背景的像素灰度分布，根據(jù)統(tǒng)計的所有尿沉渣圖像中像素灰度值分布規(guī)律，將整幅圖像劃分為背景段、目標段和過渡段，背景分布的灰度區(qū)間稱為背景段；統(tǒng)計每種細胞分布的灰度區(qū)間，背景和細胞分布的灰度區(qū)間有重疊、交叉的區(qū)域，找到最合適的閾值對這兩個區(qū)域進行劃分，采用遺傳算法進行分段點的準確計算，遺傳算法的目標函數(shù)為
權(quán)利要求
1.一種尿沉渣圖像分段非線形增強的方法，其特征在于具體步驟如下所述 第一步驟根據(jù)圖像中細胞和背景在灰度空間的分布范圍，利用遺傳算法計算出分段點，將整幅圖像根據(jù)分段點劃分為背景段、目標段和過渡段，首先統(tǒng)計在儀器中采集到的尿沉渣細胞、背景的像素灰度分布，根據(jù)統(tǒng)計的所有尿沉渣圖像中像素灰度值分布規(guī)律，將整幅圖像劃分為背景段、目標段和過渡段，背景分布的灰度區(qū)間稱為背景段；統(tǒng)計每種細胞分布的灰度區(qū)間，背景和細胞分布的灰度區(qū)間有重疊、交叉的區(qū)域，找到最合適的閾值對這兩個區(qū)域進行劃分，采用遺傳算法進行分段點的準確計算，遺傳算法的目標函數(shù)為
全文摘要
本發(fā)明公開了一種尿沉渣圖像分段非線形增強的方法，具體步驟為第一步驟根據(jù)圖像中細胞和背景在灰度空間的分布范圍，利用遺傳算法計算出分段點，將整幅圖像根據(jù)分段點劃分為背景段、目標段和過渡段，背景分布的灰度區(qū)間稱為背景段；統(tǒng)計每種細胞分布的灰度區(qū)間，背景和細胞分布的灰度區(qū)間有重疊、交叉的區(qū)域，找到最合適的閾值對這兩個區(qū)域進行劃分，選擇小于100個像素的灰度區(qū)域為過渡段；第二步驟對背景段、目標段和過渡段采用不同的灰度變換法；有益效果處理速度快，穩(wěn)定可靠；對背景的噪音進行了很好的抑制，整幅圖像看起來視覺效果明顯。
文檔編號G06T5/00GK102855611SQ20121029903
公開日2013年1月2日 申請日期2012年8月21日 優(yōu)先權(quán)日2012年8月21日
發(fā)明者宋潔, 行長印 申請人:長春迪瑞醫(yī)療科技股份有限公司