(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211143649.X (22)申请日 2022.09.20 (71)申请人 济南超级计算技术研究院 地址 250100 山东省济南市中国 （山 东） 自 由贸易试验区济南片区经十东路 28666号 (72)发明人 车志龙　陈辰　蔡东兴　张欣欣　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 专利代理师 李琳 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/12(2017.01) G06T 7/194(2017.01)G06T 7/62(2017.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 一种基于分水岭的宫颈液基细胞分割方法 和系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于分水岭的宫颈液基 细胞分割方法和系统， 涉及细胞分割技术领域。 包括图像预处理、 分水岭初步粗分割、 Kmeans目 标分类以及过分割和欠分割的目标优化等步骤， 解决了阈值分割方法相对死板分割 能力有限和 深度学习分割方法需要大量标注数据的问题。 对 于分水岭方法欠分割问题， 使用二次阈值化的方 法解决了凹点检测和椭圆拟合的问题； 对于过分 割问题使用膨胀的方法再次判断降低了漏检率。 本发明的宫颈液基细胞分割方法对于宫颈细胞 图像中的细胞可以取得良好的分割效果。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115511815 A 2022.12.23 CN 115511815 A 1.一种基于分水岭的宫颈液基细胞分割方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤S1： 获取宫颈液基细胞图像， 对宫颈液基细胞图像进行灰度化、 阈值化、 开运算预 处理操作； 步骤S2： 计算图像 中的前景标记、 背景标记和未知区域， 使用分水岭方法完成初步粗分 割； 步骤S3： 得到粗分割的所有目标轮廓， 并计算每个目标的相关信息， 使用Kmeans方法将 细胞划分为 欠分割、 过分割和最终目标； 步骤S4： 对过分割目标和欠分割目标进行优化， 并将优化后的目标加入最终目标。 2.如权利要求1所述的基于分水岭的宫颈液基细胞分割方法， 其特征在于， 预处理操作 具体步骤为： 对宫颈细胞原始图像进 行灰度化处理得到灰度图像： 原始图像使用的RGB色彩 模式每个像素点由红、 绿、 蓝三个颜色变量表示， 每一个像素的RGB分量分配一个0～255范 围内的强度值， 通过灰度化转换为只有一个灰度值 强度分量且 灰度范围为0～255的单通道 图像； 对灰度图像进行二值化操作得到二值图像： 将0～255像素值组成的灰度图像转换为只 有0和255两个值的黑白图像； 对二值图像进行去噪处 理： 使用形态学开 运算， 即先腐蚀再膨胀对二 值图像进行处 理。 3.如权利要求1所述的基于分水岭的宫颈液基细胞分割方法， 其特征在于， 计算图像中 的前景标记、 背景 标记和未知区域的具体步骤 包括： 获得图像的背景标记， 对二值图像中的感兴趣目标进行形态学膨胀处理， 对二值化物 体边界点进行扩充， 将与物体接触的所有背景点合并到该物体中， 使图像的感兴趣目标边 界向外部扩张， 使 背景标记尽更多地包 含真正的感兴趣目标； 获得图像的前景标记， 对二值图像进行距离变换操作， 计算图像中每一个非零点与离 自己最近的零点的距离， 将二值图像的灰度值矩阵转换为到最近零点的距离矩阵， 通过对 此距离矩阵的二 值化， 获得图像的前 景标记； 获得图像未知区域标记， 使用背景标记矩阵减去前景标记矩阵得到图像的未知区域标 记矩阵。 4.如权利要求3所述的基于分水岭的宫颈液基细胞分割方法， 其特征在于， 使用分水岭 方法完成初步粗分割的具体步骤包括： 通过连通域分析把前景标记中的未知区域标记为0 像素值； 对原始图像使用分水岭方法分割感兴趣目标， 将前景标记传入的轮廓作为种子， 对图 像上其他的像素点根据分水岭算法规则进行判断， 并对每个像素点的区域归属进行划定， 得到所有细胞的感兴趣目标， 完成初始粗分割。 5.如权利要求1所述的基于分水岭的宫颈液基细胞分割方法， 其特征在于， 每个目标的 相关信息包括： 面积、 周长、 凸包、 外接圆面积、 圆粒度、 坚实度、 长轴、 短轴、 坚实度、 椭圆度、 宽度、 高度和离心率。 6.如权利 要求1所述的基于分水岭的宫颈液基细胞分割方法， 其特征在于， 使用Kmeans 方法将细胞划分为 欠分割、 过分割和最终目标的具体步骤为： 随机选择3个样本作为初始簇类中心； 针对数据集中每个样本， 计算它到k个簇类 中心的距离， 并将其归属到距离最小的簇类权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115511815 A 2中心所对应的类中； 针对每个簇类， 重新计算它的簇类中心位置； 进行重复迭代操作， 直到迭代次数达 到最大值或簇类中心位置不变终止 。 7.如权利要求1所述的基于分水岭的宫颈液基细胞分割方法， 其特征在于， 对过分割目 标使用二次阈值 化进行优化； 对欠分割目标使用膨胀处 理进行优化。 8.如权利要求1所述的基于分水岭的宫颈液基细胞分割方法， 其特征在于， 对于欠分割 目标进行优化， 具体包括： 裁剪欠分割目标区域， 计算每个欠分割目标的外接矩形坐标， 从原始宫颈细胞图像中 裁剪出欠分割目标图像； 消除欠分割区域图像背景， 将裁剪出来的过分割矩形图像中的非过分割部分填充为 (0， 0， 0)的像素值， 只保留过分割目标， 消除图像中连 带裁剪出来的其 他目标； 对欠分割区域图像灰度化处 理， 把RGB三 通道图像转换为单通道灰度图像； 对欠分割区域图像进行二次阈值 化， 将灰度图像转换为 二值图像； 对二值化图像进行查找目标操作， 判断每个目标的面积是否在[40， 1500]区间， 若是， 则加入最终目标。 9.如权利要求1所述的基于分水岭的宫颈液基细胞分割方法， 其特征在于， 对于过分割 目标进行优化， 具体包括： 裁剪出过分割目标区域， 计算每个过分割目标的外接矩形坐标， 并拓宽目标周围区域， 从原始宫颈细胞图像中裁 剪出过分割目标图像； 对过分割区域图像灰度化处 理， 把RGB三 通道图像转换为单通道灰度图像； 对灰度化图像进行阈值 化处理， 将灰度图像转 化为二值图像； 对二值图像进行膨胀处理， 使二值图像中的欠分割目标边界向外部扩张； 如果两个物 体间隔较近， 会将两物体连通在一 起； 对二值图像进行查找目标操作， 判断每个目标的面积是否在[40， 1500]区间， 若是， 则 加入最终目标。 10.一种基于分水岭的宫颈液基细胞分割的系统， 其特 征在于， 包括： 预处理模块， 被配置为获取宫颈液基细胞图像， 对宫颈液基细胞图像进行灰度化、 阈值 化、 开运算预处理操作； 第一分割模块， 被配置为计算图像 中的前景标记、 背景标记和未知区域， 使用分水岭方 法完成初步 粗分割； 第二分割模块， 被配置为得到粗分割的所有目标轮廓， 并计算每个目标的面积、 周长、 圆粒度、 坚实度信息， 使用Kmeans方法将细胞划分为 欠分割、 过分割和最终目标； 目标优化模块， 被配置为对过分割目标和欠分割目标进行优化， 并将优化后的目标加 入最终目标。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115511815 A 3