基于Lab空間的白細(xì)胞圖像偏色校正算法

安慶師范大學(xué)計算機與信息學(xué)院 安徽省智能感知與計算重點實驗室 繆仁拉 鄭 馨 江 偉

基于Lab空間的白細(xì)胞圖像偏色校正算法

安慶師范大學(xué)計算機與信息學(xué)院 安徽省智能感知與計算重點實驗室 繆仁拉 鄭 馨 江 偉

因光學(xué)顯微成像過程中的染色和光照變化的影響，細(xì)胞圖像常常會出現(xiàn)偏色問題，直接影響后續(xù)白細(xì)胞分類識別的精度。針對該問題，本文將灰度世界法和完美反射相結(jié)合，提出了一種基于Lab顏色空間的細(xì)胞圖像的偏色校正算法。實驗結(jié)果表明，相比灰度世界法和完美反射法，本文方法對偏色白細(xì)胞圖像的校正效果更好。

偏色校正；Lab顏色空間；細(xì)胞圖像；白平衡

一、引言

在人體免疫系統(tǒng)中，白細(xì)胞發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。正常白細(xì)胞[2]分為五類，白細(xì)胞分類計數(shù)可以測定血液中各類白細(xì)胞的總數(shù)及相對比值，是診斷各種炎癥和血液疾病的重要依據(jù)，有著廣泛的臨床意義[1]。

隨著模式識別和數(shù)字圖像處理等技術(shù)的快速發(fā)展，利用計算機對白細(xì)胞圖像進行自動分析可以快速獲取更精確的細(xì)胞特征，如細(xì)胞漿顏色、細(xì)胞核形態(tài)等，并根據(jù)這些參數(shù)實現(xiàn)白細(xì)胞自動分類計數(shù)，大大提高了效率。然而，由于醫(yī)學(xué)成像條件不穩(wěn)定、光照不易控制、染色條件不穩(wěn)定等因素的限制，導(dǎo)致白細(xì)胞圖像往往存在較嚴(yán)重的偏色，使得后續(xù)提取到的細(xì)胞顏色特征不夠準(zhǔn)確，進而嚴(yán)重影響到白細(xì)胞分類的精度。通過對白細(xì)胞圖像進行偏色校正，可以有效提高自動白細(xì)胞分類計數(shù)的精度。因此，白細(xì)胞圖像的偏色校正方法研究具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。

二、傳統(tǒng)偏色校正算法分析

目前最常用的傳統(tǒng)顏色校正算法主要有灰度世界法[2]和完美反射法[3]兩種。

灰度世界法認(rèn)為，當(dāng)一幅圖像有足夠多的顏色變化時，則圖像中的R、G、B分量的均值會趨于相等?；叶仁澜绶ㄍㄟ^將偏色圖像中的3個顏色通道均值調(diào)整至相等狀態(tài)來實現(xiàn)顏色校正。

完美反射法則基于另一種假設(shè)：一個白色物體在任何光源色溫下的圖像中，其R、G、B通道的值皆為極大值。因此，完美反射法通過對3個顏色通道的線性變換，將圖像中的極大值點調(diào)整為參考白點的顏色值（255,255,255），來實現(xiàn)顏色校正。

這兩類方法簡單有效，灰度世界法對于顏色變化豐富的圖像效果很好，然而，當(dāng)圖像中存在大面積單一色調(diào)時[4]，會產(chǎn)生過度校正，其原因是圖像不再滿足“灰度世界”的假設(shè)。完美反射法對存在白色物體的圖像具有很好的校正效果，然而，當(dāng)圖像中極大值點不是真正的白點時，校正效果不理想。本文研究的白細(xì)胞圖像是一種單一顏色背景面積較大，存在噪聲干擾的圖像。因此，這兩種傳統(tǒng)的偏色校正方法不能很好的解決白細(xì)胞圖像偏色問題。本文基于Lab顏色空間將灰度世界法和完美反射法相結(jié)合，提出一種針對白細(xì)胞圖像的偏色校正算法。

三、白細(xì)胞圖像偏色校正算法

1.顏色空間轉(zhuǎn)換

由于Lab空間所計算出來的顏色的偏差程度基本與人們主觀感受一致，因此，本文方法首先將采集到的白細(xì)胞圖像IRGB從設(shè)備相關(guān)的RGB轉(zhuǎn)為設(shè)備無關(guān)的Lab顏色空間[5]，得到ILab。ILab由三個通道圖構(gòu)成，IL通道表示明度，從純黑到純白取值范圍為[0,100]；Ia和Ib表示色彩通道，其中，Ia表示從深綠色到灰色再到紅色；Ib從藍色到灰色再到黃色；取值范圍均為[127,-128]。

2.基于“灰度世界”假設(shè)的偏色校正

a、b兩個顏色通道的均值可以體現(xiàn)出圖像的整體偏色情況，越接近于零，則圖像整體色調(diào)越接近灰色。根據(jù)“灰度世界”假設(shè)，本文方法采用去均值計算校正圖像的偏色。

由于白細(xì)胞圖像的分辨率較高，直接對原圖像進行計算非常耗時。因此，我們先對Lab空間圖像ILab進行1/2降采樣，將原M×N大小的圖像縮小為1/2M×1/2N。具體地，每行每列隔一個點采樣得到降采樣后圖像dILab。再利用dILab計算其中dIa、dIb通道灰度均值avgA和avgB。接著，將原分辨率大小的ILab中Ia和Ib的每個像素值分別減去avgA和avgB，得到圖mIa和mIb。然后，將求得的圖mILab從Lab顏色空間轉(zhuǎn)換為RGB顏色空間，得到mIRGB。

3.基于“完美反射”假設(shè)的偏色校正

接著，利用“完美反射”假設(shè)，將mIRGB中的極大值點作為參考白點，對mIRGB中的R、G、B三個通道圖進行線性拉伸。為了減少噪聲的干擾，以圖像亮度最大的5%個像素的顏色均值作為參考白點，最終得到偏色校正結(jié)果圖mIRGB。

四、實驗結(jié)果及分析

實驗選用Cellatlas數(shù)據(jù)庫中的白細(xì)胞圖像作為測試圖像，采用matlab平臺編程實現(xiàn)。本文將灰度世界法、完美反射法和本文提出的算法進行了對比。

圖1 偏色校正算法對比結(jié)果圖

從圖1所示可以看出，灰度世界法和完美反射法校正后的圖像仍存在一定程度的偏色，偏色校正效果不夠理想。而本文所示方法的圖像背景更接近白色，因此，本文方法處理后的圖像能更好地校正偏色白細(xì)胞圖像，可以使后續(xù)顏色特征提取結(jié)果更精確。

五、結(jié)論

本文針對白細(xì)胞圖像偏色問題，在灰度世界法和完美反射法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于Lab顏色空間的圖像偏色校正算法，實驗結(jié)果表明，該算法可以有效校正偏色的白細(xì)胞圖像。該算法也適用于其他不同類型的細(xì)胞圖像的偏色校正，具有一定的應(yīng)用價值。

[1]李筱梅,楊玉寶,李承文,等．白細(xì)胞分類計數(shù)方法學(xué)比較[J]．檢驗醫(yī)學(xué),2004,19(2):100-100．

[2]谷元保,付宇卓．一種基于灰度世界模型自動白平衡方法[J]．計算機仿真,2005,22(9):185-188．

[3]巢琳,楊鳴．基于圖像偏色檢測的自動白平衡算法研究[J]．移動通信,2015(8):80-83．

[4]徐曉昭,沈蘭蓀,劉長江．顏色校正方法及其在圖像處理中的應(yīng)用[J]．計算機應(yīng)用研究,2008,25(8):2250-2254．

[5]古晶．RGB到Lab顏色空間轉(zhuǎn)換[J]．廣東印刷,2009(5):11-14．

安徽高校自然科學(xué)研究重點項目（KJ2016A439）；安徽省自然科學(xué)基金（1608085MF144）；“智能感知與計算”安徽省高效科研創(chuàng)新平臺團隊項目。