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利用Matlab軟件對醫(yī)學(xué)彩色圖像的空間轉(zhuǎn)換

2015-05-30 10:48:04張?zhí)m鳳郭丹
科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2015年29期
關(guān)鍵詞:彩色圖像圖像處理免疫組化

張?zhí)m鳳 郭丹

摘 要:目的:介紹Matlab軟件對免疫組化彩色圖像的空間轉(zhuǎn)換。方法:通過Matlab軟件中的工具箱來對免疫組化的圖像進(jìn)行處理。結(jié)果:將彩色圖像從RGB彩色空間轉(zhuǎn)換為HSI彩色空間。結(jié)論:Matlab軟件中的工具箱能成功地將免疫組化的彩色圖像從RGB彩色空間轉(zhuǎn)換為HSI彩色空間。

關(guān)鍵詞:Matlab軟件;免疫組化彩色圖像;免疫組化彩色圖像

在Matlab軟件中常用的有紅、綠、藍(lán)三基色(RGB)彩色空間、YUV(YCbCr)彩色空間、YIQ(Brightness Intensity Saturation)彩色空間、HSV(Hue Saturation Value)彩色空間以及HSI(Hue Saturation Intensity)彩色空間等[1],用可以接受的方式在執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)下簡化彩色規(guī)范這就是彩色空間的用途[2]。用Matlab工具箱處理圖像,RGB(紅、綠、藍(lán))彩色空間較為常用,彩色視頻等領(lǐng)域在該彩色空間應(yīng)用較廣泛。而HSI滿足人們的顏色描述和解釋方式,此彩色空間在將圖像放入各種顏色和灰度信息上具有優(yōu)勢,因而更加符合灰度處理技術(shù)要求[3-4]。每一種顏色空間都有各自的優(yōu)缺點(diǎn),所以在圖像處理中,人們要根據(jù)圖像本身的特點(diǎn)來選擇合適的顏色空間進(jìn)行下一步的操作[3]。

RGB彩色空間里別的顏色都是由紅、藍(lán)、綠這三種色彩的疊加而成,每種顏色出現(xiàn)在原色光譜分量中,其中,紅色用R來表示,綠色用G來表示,而藍(lán)色用B來表示。一幅RGB圖像的每個像素點(diǎn)由三個分量構(gòu)成,可以被看成是三幅灰度圖像?;叶葓D像有256個亮度水平級,紅、藍(lán)、綠三種色彩疊加就可以稱為“真彩色”,形成的顏色有千萬種多。在Matlab中一幅RGB圖像是彩色像素的一個數(shù)組,在特定空間位置上每一個彩色像素點(diǎn)都有所對應(yīng)的彩色圖像的紅、綠、藍(lán)三個分量。在RGB彩色空間中,由三種顏色疊加可以形成其它的顏色,所以也稱為加色模式。而HSI彩色空間是從人的視覺系統(tǒng)出發(fā),在對色彩的描述中用色調(diào)(Hue)、飽和度(Saturation)和亮度(Intensity)來表示。色調(diào)是決定顏色本質(zhì)的最基本屬性;飽和度是指顏色的深淺,飽和度值的大小反映了顏色的深淺,當(dāng)值越高時,顏色也就越深;亮度是指光波在視網(wǎng)膜作用所產(chǎn)生的效果,物體的反射系數(shù)決定了亮度的大小,如果反射系數(shù)大,亮度就大,反射系數(shù)小,那么亮度也就小。而免疫組化的圖像最開始多是RGB彩色空間,為了在圖像處理中能達(dá)到最佳的效果,必須要進(jìn)行空間轉(zhuǎn)換。

在文章實(shí)驗(yàn)中用Matlab工具箱中的rgbTohsi()函數(shù)將RGB原圖圖像轉(zhuǎn)換為HSI灰度圖像。把采集的免疫組化彩色圖像在不同區(qū)域用RGB三基色的顏色值分析,提取獲得陽性細(xì)胞特征在RGB三色空間中的分布概況,每個陽性像素在坐標(biāo)上的紅(R)、綠(G)、藍(lán)(B)RGB三色分布差異。在理論上棕褐色的R分量值要大于B分量值;而藍(lán)色或紫色的B分量值會比R分量值大,因此陽性細(xì)胞圖像上的每一個像素都會出現(xiàn)R>B[5]。在Matlab7.6(2013a)環(huán)境下對Ki-67實(shí)際圖像進(jìn)行像素的顏色檢測,分析陽性像素的色彩信息。在圖像中隨機(jī)抽取了50個陽性像素點(diǎn)進(jìn)行分析,各像素的R、G、B值關(guān)系如圖1所示。對免疫組化彩色圖像在進(jìn)行預(yù)處理之前先將彩色圖像從RGB彩色空間轉(zhuǎn)換為HSI彩色空間,在HSI彩色空間可以減少圖像處理和分析的工作量。免疫組化彩色圖像的RGB彩色空間轉(zhuǎn)換為HSI彩色空間后,應(yīng)用Matlab工具箱中的直方圖處理增強(qiáng)后可以發(fā)現(xiàn)陽性細(xì)胞區(qū)域的背景相比原圖得到了較大的增強(qiáng),而且在顏色上也發(fā)生了變化,如圖2所示。這是由于在圖像增強(qiáng)的同時,它們所對應(yīng)的同一個像素上的R、G、B三個分量也都有變化,相對數(shù)值也發(fā)生了變化,圖像的顏色也就會發(fā)生變化。

處理后的在HSI色彩空間圖像顏色對比更加鮮明,在應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺算法對彩色圖像處理過程中,HSI色彩空間比RGB色彩空間更加符合人的視覺特性,而且HSI色彩空間是相互獨(dú)立的,可以分開對圖像進(jìn)行處理[6],也為后面的圖像處理奠定基礎(chǔ)。而且在應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺算法對彩色圖像處理過程中,HSI色彩空間比RGB色彩空間更加符合人的視覺特性,而且HSI色彩空間是相互獨(dú)立的,可以分開對圖像進(jìn)行處理。

參考文獻(xiàn)

[1]馬曉路,劉倩,胡開云,等.MATLAB圖像處理從入門到精通[M].北京:中國鐵道部出版社,2013.

[2]雷健,楊靜宇,曹雨龍.肺癌細(xì)胞識別彩色圖像處理系統(tǒng)[J].自動化學(xué)報,1996,22(3):382-38.

[3]羅述謙,周果宏.醫(yī)學(xué)圖像處理與分析[M].北京:科學(xué)出版社,2010.

[4]姚敏.數(shù)字圖像處理[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2006.

[5]王慧,江鋒,葉永安,等.基于混合顏色空間的免疫組化圖像分割研究[J].計(jì)算機(jī)工程,2011,5(37):22-24.

[6]李靜.免疫組化顯微圖像分割與分析技術(shù)的研究[D].山東:濟(jì)南大學(xué),2010,19-20.

作者簡介:張?zhí)m鳳(1978-),女,江西新余人,贛南醫(yī)學(xué)院,講師,碩士,主要研究方向:醫(yī)學(xué)圖像數(shù)字化處理和人體解剖學(xué)教學(xué)。

郭丹(1979-),女,江西南康人,贛南醫(yī)學(xué)院,講師,碩士,主要研究方向:組織學(xué)和胚胎學(xué)教學(xué)。

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