一種基于主成分分析的病理圖像視覺(jué)效果改善方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明是屬于數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，特別涉及彩色圖像增強(qiáng)的數(shù)字圖像處理技術(shù)， 具體設(shè)計(jì)一種基于主成分分析的病理圖像視覺(jué)效果改善方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 病理切片的色彩是通過(guò)染色劑染色而得到的，其中最常用的染色方法是蘇木精伊 紅染色。但是，由于染色過(guò)程中人工操作手法、染色劑配比的差異以及切片掃描過(guò)程中光照 環(huán)境的差異，使最終用于診斷的病理圖像顏色具有很大的差異，圖像顏色過(guò)暗或過(guò)亮的情 況都會(huì)導(dǎo)致其對(duì)比度下降，對(duì)醫(yī)生的診斷造成影響。據(jù)此，需要一種病理圖像的自動(dòng)改善方 法，來(lái)提高圖像的視覺(jué)效果。
[0003] 主成分分析是一種通過(guò)對(duì)多維數(shù)據(jù)線性變換，找出最能表達(dá)數(shù)據(jù)間相對(duì)關(guān)系的主 要成分的方法，常被用于高維數(shù)據(jù)降維、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域。將圖像變換到主成分空間進(jìn)行增 強(qiáng)處理，在經(jīng)過(guò)逆變換還原到彩色空間的方法可以在保持彩色圖像原有色調(diào)的基礎(chǔ)上取得 圖像增強(qiáng)的效果。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對(duì)上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提出一種基于主成分分析的病理圖像視覺(jué)效果改善方 法，本方法利用主成分分析對(duì)RGB彩色圖像進(jìn)行線性變換，在主成分空間對(duì)圖像進(jìn)行了增 強(qiáng)處理，然后將增強(qiáng)后的主成分經(jīng)過(guò)逆變換還原到RGB彩色空間，從而達(dá)到改善病理圖像 視覺(jué)效果的作用。
[0005] 為達(dá)到上述目的，本發(fā)明所提出的技術(shù)方案為：一種基于主成分分析的病理圖像 視覺(jué)效果改善方法，其特征在于包括如下步驟：
[0006] 步驟1 :通過(guò)病理切片掃描儀對(duì)病理切片掃描到計(jì)算機(jī)中，存儲(chǔ)為RGB三通道彩色 圖像；
[0007] 步驟2 :以RGB彩色病理圖像的像素點(diǎn)為單位，將圖像的每個(gè)通道拉伸成向量表 示，共可得到三個(gè)向量，即將每個(gè)像素點(diǎn)看成一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)是一個(gè)三維向量；
[0008] 步驟3 :對(duì)步驟2構(gòu)造的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，變換到三維的主成分空間；
[0009] 步驟4:對(duì)第一主成分的數(shù)據(jù)進(jìn)行線性拉伸，增加數(shù)據(jù)間的差異，保持第二、第三 主成分不作處理；
[0010] 步驟5 :將處理后的三個(gè)主成分經(jīng)過(guò)逆變換還原到RGB彩色空間，以達(dá)到增強(qiáng)效 果。
[0011] 采用上述技術(shù)方案，本發(fā)明所述的基于主成分分析的病理圖像視覺(jué)效果改善方 法，借助主成分分析的方法進(jìn)行病理圖像視覺(jué)效果改善，將圖像投影到主成分空間，利用第 一主成分代表數(shù)據(jù)最主要信息這一性質(zhì)，按照觀察需要對(duì)其進(jìn)行線性拉伸，起到了增強(qiáng)數(shù) 據(jù)間區(qū)分度的目的。在將處理后的主成分空間經(jīng)過(guò)反變換轉(zhuǎn)換到原空間時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)間區(qū)分 度的增強(qiáng)轉(zhuǎn)換為對(duì)病理圖像對(duì)比度的增強(qiáng)，達(dá)到改善圖像視覺(jué)效果的目的；利用本發(fā)明方 法在改善視覺(jué)效果的同時(shí)并不會(huì)改變圖像的色調(diào)，不會(huì)影響人對(duì)圖像的認(rèn)知習(xí)慣；算法較 為簡(jiǎn)單，計(jì)算速度快，易于應(yīng)用到工程中?？傊?，本發(fā)明方法可高效地對(duì)病理圖像進(jìn)行視覺(jué) 效果改善，具有廣闊的應(yīng)用價(jià)值和市場(chǎng)前景。
【附圖說(shuō)明】
[0012] 圖1為本發(fā)明所述的基于主成分分析的病理圖像視覺(jué)效果改善方法流程圖；
[0013] 圖2為本發(fā)明實(shí)驗(yàn)用圖，其中（a)為原始圖像，（b)和（c)為不同程度上的改善效 果；
[0014] 圖3為實(shí)施例1病理切片原始圖像示意圖；
[0015] 圖4為實(shí)施例1矩陣D的每行所表示的圖像數(shù)據(jù)示意圖；
[0016] 圖5為實(shí)施例1數(shù)據(jù)在主成分空間的可視化效果示意圖；
[0017] 圖6為實(shí)施例1拉伸后的第一主成分不意圖；
[0018] 圖7為實(shí)施例1病理圖像視覺(jué)效果改善前后對(duì)比視圖；
[0019] 圖8為本發(fā)明所述的病理圖像視覺(jué)效果改善方法流程圖像示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0020] 為了更好地理解本發(fā)明的技術(shù)方案，下面結(jié)合附圖及具體實(shí)施例詳細(xì)介紹本發(fā) 明。
[0021] 本發(fā)明是一種基于主成分分析的病理圖像視覺(jué)效果改善方法，包括如下步驟：
[0022] 步驟1 :通過(guò)病理切片掃描儀將病理切片掃描到計(jì)算機(jī)中，存儲(chǔ)為RGB三通道彩色 圖像；
[0023] 步驟2 :將每個(gè)像素看成一個(gè)三維的數(shù)據(jù)點(diǎn)，即紅綠藍(lán)三通道數(shù)據(jù)，然后將這些數(shù) 據(jù)點(diǎn)按其在圖像上從左到右，先行后列排列，最終形成一個(gè)行數(shù)為3,列數(shù)為圖像像素?cái)?shù)的 一個(gè)觀測(cè)矩陣；
[0024] 步驟3 :對(duì)步驟2中的觀測(cè)矩陣進(jìn)行中心化處理，然后計(jì)算其協(xié)方差矩陣，方式為 觀測(cè)矩陣右乘觀測(cè)矩陣的轉(zhuǎn)置，協(xié)方差矩陣為三階方陣；
[0025] 步驟4:計(jì)算協(xié)方差矩陣的特征值與特征向量，其中，特征值對(duì)應(yīng)主成分分析中的 各成分，特征值對(duì)應(yīng)的特征向量即為將數(shù)據(jù)投影到這一成分上的投影向量，將特征向量按 其所對(duì)應(yīng)的特征值依從大到小的順序進(jìn)行排列，即可得到將觀測(cè)矩陣轉(zhuǎn)換到主成分空間的 投影矩陣；
[0026] 步驟5 :利用投影矩陣將觀測(cè)矩陣變換到主成分空間，觀測(cè)矩陣在主成分空間的 形式同樣是一個(gè)行數(shù)為3,列數(shù)為圖像像素?cái)?shù)的矩陣，矩陣的第一行即為數(shù)據(jù)的第一主成 分；
[0027] 步驟6 :對(duì)數(shù)據(jù)的第一主成分進(jìn)行線性拉伸，擴(kuò)大數(shù)據(jù)間的區(qū)分度；
[0028] 步驟7 :將處理后的主成分空間數(shù)據(jù)反投影回彩色空間；
[0029] 步驟8 :將數(shù)據(jù)經(jīng)返中心化后重新排布成圖像形式。
[0030] 具體的，本發(fā)明方法的具體實(shí)現(xiàn)流程如圖1，病理圖像視覺(jué)效果改善方法流程圖像 示意圖如圖8所示，各步驟具體實(shí)施細(xì)節(jié)如下：
[0031] 步驟1 :將病理切片掃描到計(jì)算機(jī)中
[0032] 想要使用計(jì)算機(jī)處理病理切片，首先要對(duì)病理切片進(jìn)行掃描，當(dāng)前的切片掃描技 術(shù)已經(jīng)能夠便捷快速的將病理切片導(dǎo)入到計(jì)算機(jī)中；數(shù)字病理圖像一般存儲(chǔ)為RGB三通道 彩色圖像；
[0033] 步驟2 :將圖像數(shù)據(jù)整理為一個(gè)觀測(cè)矩陣
[0034] 想要用矩陣的方法處理彩色圖像，首先要將圖像整理成一個(gè)二維矩陣，將一個(gè)大 小為MXN的圖像看作一個(gè)數(shù)據(jù)集合，集合中的數(shù)據(jù)可以表示為gu。，其中i圖像的橫坐標(biāo)， j為圖像的縱坐標(biāo)，c取R、G或B代表彩色圖像的三個(gè)通道；
[0035] 定義觀測(cè)矩陣為：
[0036]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于主成分分析的病理圖像視覺(jué)效果改善方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1:通過(guò)病理切片掃描儀將病理切片掃描到計(jì)算機(jī)中，存儲(chǔ)為RGB三通道彩色圖 像； 步驟2:以RGB彩色病理圖像的像素點(diǎn)為單位，將圖像的每個(gè)通道拉伸成向量表示，共 可得到三個(gè)向量，即將每個(gè)像素點(diǎn)看成一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)是一個(gè)三維向量； 步驟3:對(duì)步驟2構(gòu)造的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，變換到三維的主成分空間； 步驟4:對(duì)第一主成分的數(shù)據(jù)進(jìn)行線性拉伸，增加數(shù)據(jù)間的差異，保持第二、第三主成 分不作處理； 步驟5:將處理后的三個(gè)主成分經(jīng)過(guò)逆變換還原到RGB彩色空間，以達(dá)到增強(qiáng)效果。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于主成分分析的病理圖像視覺(jué)效果改善方法，其特征 在于：所述步驟2將RGB彩色病理圖像整理為一個(gè)觀測(cè)矩陣，定義為：
其中g(shù)u。為圖像橫坐標(biāo)為i，縱坐標(biāo)為j，通道為c的圖像數(shù)據(jù)，c取R、G或B代表彩 色圖像的三個(gè)通道。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于主成分分析的病理圖像視覺(jué)效果改善方法，其特征 在于：所述步驟3對(duì)觀測(cè)矩陣D進(jìn)行主成分分析；首先需要對(duì)數(shù)據(jù)提前進(jìn)行中心化處理，另 矩陳D毎一桿的詢佶 用D中母?jìng)€(gè)兀素&
減去對(duì)應(yīng)行的均值mi得到中心化觀測(cè)矩陣D 協(xié)方差矩陣 c =nnTm i -^center-^center \ d / 為一個(gè)3X3矩陣； 設(shè)協(xié)方差矩陣C的特征值集合為{A。A2,A3}，對(duì)應(yīng)的特征向量集合為{Xl，X2， X3}，將 特征向量按Xi按照其對(duì)應(yīng)的特征值A(chǔ)i從大到小的順序排列組成投影矩陣： P =[X' " X' 2, X'3] (4) 有了投影矩陣就可以實(shí)現(xiàn)主成分空間轉(zhuǎn)換了，另觀測(cè)矩陣在投影空間的矩陣為： E = (ei，j) 3X麗=P TDcenter (5) 其中，eu代表數(shù)據(jù)i的在第j個(gè)成分的數(shù)值，矩陣E的第一行為數(shù)據(jù)的主成分。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于主成分分析的病理圖像視覺(jué)效果改善方法，其特征 在于：所述步驟4對(duì)第一主成分的數(shù)據(jù)進(jìn)行線性拉伸，增加數(shù)據(jù)間的差異，保持第二、第三 主成分不作處理； 令數(shù)據(jù)第一主成分分量為ei=[eu，\2, . . .，\_]，對(duì)其進(jìn)行線性拉伸，拉伸結(jié)果e，!=ae ! (6) 其中，a為拉伸系數(shù)，使用拉伸后的主成分分量e'代替矩陣E的第一行，令結(jié)果為E'，經(jīng)反投影即可獲得與中心化的觀測(cè)矩陣0_@對(duì)應(yīng)的增強(qiáng)結(jié)果D'
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于主成分分析的病理圖像視覺(jué)效果改善方法，其特征 在于：所述步驟5將處理后的三個(gè)主成分經(jīng)過(guò)逆變換還原到RGB彩色空間，即將D'。_,的 每一行加上所對(duì)應(yīng)維度的均值IV然后按照公式（1)中列出的對(duì)應(yīng)關(guān)系將其轉(zhuǎn)換為RGB圖 像格式即可獲得改善效果。
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于主成分分析的病理圖像視覺(jué)效果改善方法，首先將病理圖像采集到計(jì)算機(jī)中，然后將數(shù)字圖像數(shù)據(jù)整理成觀測(cè)矩陣形式，然后對(duì)其進(jìn)行主成分分析，將矩陣的數(shù)據(jù)投影到主成分空間；在主成分空間對(duì)數(shù)據(jù)的第一主成分進(jìn)行線性拉伸，從而增強(qiáng)數(shù)據(jù)間的區(qū)分度；然后將處理后的數(shù)據(jù)反投影回原來(lái)的空間，最后轉(zhuǎn)換為圖像存儲(chǔ)形式，取得達(dá)到增強(qiáng)視覺(jué)效果的目的。本發(fā)明可用于病理圖像視覺(jué)效果改善，對(duì)染色或成像過(guò)程中造成的病理圖像視覺(jué)效果缺陷有著重要意義，具有廣闊的市場(chǎng)前景和應(yīng)用價(jià)值。
【IPC分類】G06T5-00
【公開(kāi)號(hào)】CN104700375
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510140162
【發(fā)明人】姜志國(guó), 鄭鈺山, 麻義兵, 史駿
【申請(qǐng)人】麥克奧迪（廈門(mén)）醫(yī)療診斷系統(tǒng)有限公司
【公開(kāi)日】2015年6月10日
【申請(qǐng)日】2015年3月27日