申请/专利权人：上海大学

申请日：2021-08-30

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN113723505B

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/30;G06V10/44;G06V10/56;G06T7/13;G16H50/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.23#授权;2021.12.17#实质审查的生效;2021.11.30#公开

摘要：本申请公开了一种基于细胞骨架图像定量分析的细胞图像分类方法及其细胞分类器，属于细胞生物学图像处理领域。该方法包括以下步骤：S1、获取只含有一个细胞的图像的灰度图像，并去除噪声；S2、步骤S1获得图像进行边缘提取，然后进行自适应图片扩充获得扩充后的边缘图；S3、步骤S1获得图像直接进行自适应图片扩充，然后依次进行掩膜提取获得掩膜；S4、将步骤S2获得的边缘图和步骤S3获得的掩膜进行按位相与运算去除外轮廓，然后进行傅里叶变换，然后根据方向能量函数判断细胞种类。本发明采用边缘检测算法强化细胞骨架图像纹理，使用二维傅里叶变换量化纹理信息，描述细胞骨架排布的规律程度，进行自动化细胞分类，取得了较高的精度，预测精度达到了83.3%。

主权项：1.一种基于细胞骨架图像定量分析的细胞图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取只含有一个细胞的图像的灰度图像，并去除噪声；S2、步骤S1获得图像进行边缘提取，然后进行自适应图片扩充获得扩充后的边缘图；S3、步骤S1获得图像直接进行自适应图片扩充，然后依次进行掩膜提取获得掩膜；S4、将步骤S2获得的边缘图和步骤S3获得的掩膜进行按位相与运算去除外轮廓，然后进行傅里叶变换，得到傅里叶变换能量谱，然后根据方向能量函数判断细胞种类；步骤S2和步骤S3中，所述自适应图片扩充的过程为：获取图片的宽高，进行条件判断，若宽大于高，则将宽与高之差的绝对值的12取整，作为上下拓展的像素数；若高大于宽，则将高与宽之差的绝对值的12取整，作为左右拓展的像素数；然后在所有方向再拓展相同像素数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海大学 一种基于细胞骨架图像定量分析的细胞图像分类方法及其分类器

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