尿沉渣图像处理——有形成分边缘检测

有形成分边缘检测

处理思路：

1.将彩色图像灰度化，以去除图像冗余信息；

2.使用中值滤波，以去除椒盐噪声；

3.邻域滤波，使图像模糊，以便于去除刻度框阴影；

4.Canny算法与Sobel算法边缘检测后叠加平均，使细胞可形成连通域；

5.孔洞填充、腐蚀膨胀操作后最终形成连通域。

实现方法：

1.将彩色图像灰度化，以去除图像冗余信息。

void cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int code )，第一个参数为指向源图像的指针，第二个参数为指向目标图像的指针，第三个参数为颜色转换的方式，此处取CV_BGR2GRAY，表示将RGB图像转为GRAY（灰度）图像。

    

2.使用中值滤波，以去除椒盐噪声。

void cvSmooth(pSrc,pDst,CV_MEDIAN,3,3,0,0)，其中pSrc表示源图像，pDst表示目标图像，CV_MEDIAN表示中值滤波，使用3×3区域。

        

3.邻域滤波，使图像模糊，以便于去除刻度框阴影。

void cvSmooth(pSrc,pDst,CV_MEDIAN,3,3,0,0)，其中pSrc表示源图像，pDst表示目标图像，CV_BLUR表示中值滤波，使用3×3区域。

        

4.Canny算法与Sobel算法边缘检测后叠加平均，使细胞可形成连通域。

void cvSobel(const CvArr* src,CvArr* dst,int xorder,int yorder,int aperture_size CV_DEFAULT(3))，第一个参数是指原函数的指针，第二个参数是目标图像的指针，第三个参数是指x方向上的差分阶数，第四个参数是指y方向上的差分阶数，第四个参数为扩展Sobel核的大小。经过实验验证，当x方向上差分阶数取0，y方向上差分阶数取1时，可以有效的保留有形成分的信息。Sobel算子对边缘的检测不够精细，保留的往往是内外边界之中的图像信息，而且依然保留一些噪声点。

        

void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1,double threshold2, int  aperture_size CV_DEFAULT(3) )，第三个参数是小阈值，第四个参数为大阈值，第五个参数取默认即可。Canny算法的优点是边缘纤细，缺点是用两个自定义阈值取得的边缘点可能不连续。

        

经过试验，用Sobel和Canny算子分别提取轮廓后，将两幅二值化图像叠加平均。

5.孔洞填充、腐蚀膨胀操作后最终形成连通域。

腐蚀膨胀：void cvMorphologyEx(const CvArr* src,CvArr* dst,CvArr* temp,IplConvKernel* element,int operation,int iterations CV_DEFAULT(1))，第一个参数是指源图像指针；第二个参数是指目标图像指针；第三个参数在此处无用处，不追究；第四个参数是进行开闭运算的结构元素，经过验证，取默认的3×3最为合适；第四个参数放置了形态学运算的方式，有开运算，闭运算，形态梯度，礼帽操作，黑帽操作等，此处选取开和闭运算，分别为CV_MOP_OPEN和CV_MOP_CLOSE；第五个参数表示运算的次数，经过实验，此处取3次。

孔洞填充：

// 内轮廓填充 
// 参数: 
// 1. pBinary: 输入二值图像，单通道，位深IPL_DEPTH_8U。
// 2. dAreaThre: 面积阈值，当内轮廓面积小于等于dAreaThre时，进行填充。 
void FillInternalContours(IplImage *pBinary, double dAreaThre) 
{ 
double dConArea; 
CvSeq *pContour = NULL; 
CvSeq *pConInner = NULL; 
CvMemStorage *pStorage = NULL; 
// 执行条件 
if (pBinary) 
{ 
// 查找所有轮廓 
pStorage = cvCreateMemStorage(0); 
cvFindContours(pBinary, pStorage, &pContour, sizeof(CvContour), CV_RETR_CCOMP, CV_CHAIN_APPROX_SIMPLE); 
// 填充所有轮廓 
cvDrawContours(pBinary, pContour, CV_RGB(155, 55, 255), CV_RGB(255, 255, 255), 2, CV_FILLED, 8, cvPoint(0, 0));
// 外轮廓循环 
for (; pContour != NULL; pContour = pContour->h_next) 
{ 
// 内轮廓循环 
for (pConInner = pContour->v_next; pConInner != NULL; pConInner = pConInner->h_next) 
{ 
// 内轮廓面积 
dConArea = fabs(cvContourArea(pConInner, CV_WHOLE_SEQ)); 
if (dConArea <= dAreaThre) 
{ 
cvDrawContours(pBinary, pConInner, CV_RGB(255, 255, 255), CV_RGB(55, 55, 255), 0, CV_FILLED, 8, cvPoint(0, 0));
} 
} 
} 
cvReleaseMemStorage(&pStorage); 
pStorage = NULL; 
} 
} 

上皮细胞处理示例：

 

Canny算法  

  

Sobel算法

 

累加平均

最终处理结果

处理结果对比：