摘  要： 在經(jīng)典算法的基礎上，結合分水嶺算法檢測細胞圖像邊緣，然后對處理過的圖像使用Canny算子實現(xiàn)邊緣檢測。對梯度圖像進行閾值處理才能有效地抑制噪聲污染，提高邊緣檢測的質(zhì)量，為醫(yī)學細胞的分析及診斷等提供更為有利的決策信息。
關鍵詞： 分水嶺； 邊緣檢測； 算子； 閾值

1 醫(yī)學圖像邊緣檢測方法研究現(xiàn)狀
    目前，醫(yī)學圖像處理已經(jīng)在圖像分割、 圖像匹配、 圖像融合及偽彩色處理等領域取得了巨大的成就[1]。醫(yī)學圖像邊緣檢測技術的發(fā)展與醫(yī)學圖像處理的發(fā)展同步，比較成熟的工具有：微分算子、小波變換和形態(tài)處理學，并且也發(fā)展出了眾多的有效算法。小波變換和分析作為一種多尺度多通道分析工具，比較適合對圖像進行多尺度的邊緣檢測[2]。因為醫(yī)學圖像一般較為復雜，有許多不確定性和不精確性(即模糊性)，所以有人將模糊理論引入到圖像處理與分析中，形成了模糊邊緣檢測理論，它可以很好地處理MR圖像內(nèi)在的模糊性和不確定性，而且對噪聲不敏感。
2 基于分水嶺算法的醫(yī)學細胞圖像邊緣檢測
    傳統(tǒng)的邊緣檢測算子由于受噪聲抑制，其邊緣檢測效果受到了很大影響，而小波變換和圖像形態(tài)學處理方法是近年來較為流行的方法，它們解決了噪聲的污染問題[3]。但是對于醫(yī)學細胞圖像這一特定對象，邊緣檢測是進行細胞面積、圓度和個數(shù)等形態(tài)的定量計算和分析的基礎。其檢測結果直接影響病情的分析和診斷的結果，如果邊緣檢測不理想，就無法進行細胞的形態(tài)分析。最基本的邊緣檢測方法就是使用微分算子,如Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Krisch算子、Laplacian算子和Canny算子等。圖1是不同的邊緣檢測處理方法的處理結果。

    分水嶺算法就是一種基于拓撲理論的數(shù)學形態(tài)學的處理方法，它對微弱邊緣具有良好的響應，可以得到封閉連續(xù)的邊緣。分水嶺比較經(jīng)典的計算方法是由VINCENT L提出的。分水嶺計算分為排序過程和淹沒過程兩個步驟。另外，分水嶺算法所得到的封閉的集水盆為分析圖像的區(qū)域特征提供了可能。分水嶺的計算過程是一個迭代標注過程。在該算法中，首先對每個像素的灰度級從低到高進行排序，然后在從低到高實現(xiàn)淹沒過程中，對每一個局部極小值在h階高度的影響域采用先進先出(FIFO)結構進行判斷及標注。分水嶺變換得到的是輸入圖像的集水盆圖像，集水盆之間的邊界點即為分水嶺，它表示的是輸入圖像的極大值點。為得到圖像的邊緣信息，通常把梯度圖像作為輸入圖像1。使用此方法作出的邊緣檢測結果如圖2所示(結合Canny 算子檢測邊緣）。

    從處理結果看，使用分水嶺算法檢測到的邊緣比單純使用Canny算子得到的更加豐富，細節(jié)更完善，并且檢測到更多的細節(jié)邊緣，能有效地抑制噪聲污染，提高邊緣檢測的質(zhì)量，能為醫(yī)學細胞的分析及診斷等提供更為有利的決策信息。由于沒有使用閾值分割，因此對模糊信息處理的不夠好，看不出灰度差別的影響，實際應用中分辨起來反而增加了難度。為消除分水嶺算法產(chǎn)生的過度分割，通常可以采用兩種處理方法，一種方法是利用先驗知識去除無關邊緣信息，另一種方法是修改梯度函數(shù)，使得集水盆只響應想要探測的目標。一個簡單的方法是對梯度圖像進行閾值處理，以消除灰度的微小變化產(chǎn)生的過度分割，獲得適量的區(qū)域，再對這些區(qū)域的邊緣點的灰度級從低到高進行排序，然后再從低到高實現(xiàn)淹沒的過程。實際圖像中可能含有微弱的邊緣，灰度變化的數(shù)值差別不是特別明顯，因此對梯度圖像進行閾值處理時，選取閾值過大可能會消去這些微弱邊緣。閾值的選取是圖像分割效果好壞的一個關鍵。
    醫(yī)學細胞圖像的處理還有很多問題需要進一步探索，如：
    (1) 醫(yī)學細胞圖像成像過程中會受到各種噪聲的污染，而噪聲的種類和污染程度是完全不可預料的，隨著環(huán)境的變化，這種影響仍然無法確定；
    (2) 如何更加有效地抑制虛假邊緣的產(chǎn)生；
    (3) 隨著數(shù)學形態(tài)學的發(fā)展，以及其他新方法的涌現(xiàn)，邊緣檢測算法也在不斷改進中，如何檢測到更加清晰的邊緣仍是一個研究課題。
參考文獻
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