专利名称：果蝇灰度化图像的提取方法
技术领域：
本发明属于一种图像诊断识别的方法，特别是果蝇复眼的灰度化图像提取方法。
背景技术：
研究表明，果蝇的神经系统病变、基因突变、视觉障碍都将引发果蝇复眼病变。要分析果蝇的复眼病变，必须首先对复眼进行拍照，根据图像进行分析判断，从而得出果蝇眼睛是否病变的结论。目前对果蝇复眼病变的判定都是靠研究人员用镊子一只一只抓来放在体视显微镜下用肉眼去观察，这种方法存在诸多不足判定不准确、费时费力、效率低等。因而设计出自动诊断果蝇复眼病变系统具有非常重要的现实意义，不仅有助于科学研究中快速广泛的采集果蝇病变标本并分析，而且能使科技工作者从繁重的显微镜观察工作中解脱出来，提高诊断的准确性与工作的效率。采用数字特征法，是从均值和方差两个方面寻找正常果蝇与病变果蝇的统计差别，其方法为将图像分割成N个矩形或圆形区域，计算各个区域均值和方差，设定误诊率，统计的正常果蝇的均值和方差，在误诊率允许范围内对各区域做出诊断，正常区或病变区。但此方法存在比较大的缺陷正常果蝇均值和方差不易确定，因为果蝇的种类不同，复眼颜色有较大的差异，复眼大小也不尽一致；病变区域不能准确标记，不易统计病变面积和比例；分割区域数N不易确定；计算量大，效率低。如果采用频谱特征法对果蝇图像进行二维傅立叶变换，观察正常果蝇和病变果蝇的频谱图像，统计发现正常果蝇和病变果蝇没有明显的频谱区分，这是因为正常果蝇和病变果蝇复眼的细节信息(小眼、高频成分)和主体信息(复眼、低频成分)是大致相同的。
发明内容
本发明的目的是提供一种提取果蝇复眼目标图像的方法。
在提取的果蝇复眼目标图像中，需要去除背景的影响。由于色彩对光照敏感，不同光照色彩变化很大。采集的果蝇显微图像为RGB空间，但R、G和B三个分量随光照的变化是不一致的，因而不能直接使用来提取果蝇复眼目标。为此采用其它彩色模型中的量以减少光照影响，有效提取果蝇复眼目标。通过对果蝇复眼图像分别在RGB，LAB，HSV，YIQ等彩色空间进行大量的实验，本发明用HSV彩色空间中的色度H，因为它受光照影响小，对果蝇复眼目标提取非常有利，本发明采用HSV计算推导出来的公式如下V＝max(r，g，b)(1)S=1-min(r,g,b)max(r,g,b)]]>max(r，g，b)≠0(2)H=cos-1[(r-g)+(r-b)2(r-g)2+(r-b)(g-b)]]]>r≠b or g≠b(3)其中V代表亮度，S代表饱和度，H代表色调，r、g、b为归一化的R、G、B值。
通过查阅果蝇生物学特征和病变特征资料，加上大量的实验工作，得到对果蝇病变诊断的经验量，如色差DNGR值，DNGR值也有利于对果蝇复眼目标的提取。DNGR的计算公式如下DNGR=[255+G-R2]]]>(R＞T)(4)DNGR＝R(0≤R≤T)其中T为待定参数，T∈(0，25)。
因果蝇复眼区接近红色，其色度H值接近0或3600，为得到色度H灰度化图像，同时使目标提取有利，取H＝0或3600作为H通道灰度0级，取|H-300|＞0的值作为H通道灰度255级，然后将目标红色附近的±300色度范围值分为0～255级灰度，将其显示即得到了H通道的灰度化图像。
这就是本发明根据实验数据推导出的双色互补法，即色差DNGR和色度H提取果蝇复眼目标的计算公式。再利用面积特征对目标进行筛选，利用病变果蝇小眼的分布不均的特征和R通道颜色值小的特征对果蝇病变与否做出诊断并标记病变区域。
本发明采用色差(DNGR)和色度(H)双色互补法提取果蝇复眼，其优点有采用关联度小，数据特征丰富的色差DNGR和色度H能减少信息冗余，提高系统效率；色差DNGR和色度H两个通道的数据均能比较准确的提取果蝇复眼和反映病变果蝇小眼的分布不均匀性；光照、图像角度、果蝇复眼颜色(红色和朱红色)、病变情况的不同，单一通道提取目标的有效性将有很大差异，双色互补法采用色差DNGR和色度H双通道提取目标能优劣互补，对各种情况都能有效的提取出果蝇复眼目标。
图1为本发明的色差灰度图；图2为色度灰度图；图3为本发明的H通道灰度级划分。
下面对本发明作进一步的详细说明。
实施方式色差DNGR和色度H灰度化图像摄像头抓拍的图像为RGB24位真彩图，由式(4)求出DNGR作为R、G、B三个通道的颜色值即可得DNGR灰度化图像，如图1所示。为得到色差H的灰度化图像，首先需要将RGB彩色模型按公式(1)～(3)转换成HSV(色度，饱和度，亮度)彩色模型。
因果蝇复眼区接近红色，其色度H值接近0或3600，如图3中的实轴，为得到色度H灰度化图像，同时使目标提取有利，取H＝0或3600作为H通道灰度0级，取|H-300|＞0的值作为H通道灰度255级，然后将实轴(目标红色)附近的±300色度范围值分为0～255级灰度，将其显示即得到了H通道的灰度化图像，如图2。
将已采集的果蝇复眼图像按上述方法进行处理，再经过线径分割和目标筛选进行病变诊断，观察目标图像、病变区域标记图像效果并判断诊断，发现结果与实际基本完全相符。同时，利用测试程序对诊断过程进行计时，计算平均诊断效率。通过测试系统提取目标图像并准确标记果蝇复眼病变区域；有下面的表1和表2。
表1果蝇复眼病变诊断功能测试数据
表2系统诊断效率测试数据
通过表1及表2中的测试数据可知本系统能够快速而有效的进行果蝇复眼病变诊断，诊断结果包括复眼病变区域占总复眼的面积比例、病变情况、诊断处理的中间效果图，如提取的目标图像，标记的复眼等。
权利要求
1.一种果蝇复灰度化图像的提取方法，其特征在于用HSV彩色空间中的色度H，计算公式如下V＝max(r，g，b)S=1-min(r,g,b)max(r,g,b),max(r,g,b)≠0]]>H=cos-1[(r-g)+(r-b)2(r-g)2+(r-b)(g-b)],r≠borg≠b]]>其中V代表亮度，S代表饱和度，H代表色调，r、g、b为归一化的R、G、B值；色差DNGR值的计算公式如下DNGR=[255+G-R2],(R>T)]]>DNGR＝R(0≤R≤T)其中T是设定的灰度值，取H＝0或3600作为H通道灰度0级，取|H-300|＞0的值作为H通道灰度255级，然后将目标红色附近的±300色度范围值分为0～255级灰度，将其显示得到H通道的灰度化图像。
2.根据权利要求1所述的果蝇复眼图像的提取方法，其特征在于在色差DNGR的计算模型中，T的参数范围为T∈(0，25)。
全文摘要
一种果蝇复眼灰度化图像的提取方法，本发明用HSV彩色空间中的色度H和色差DNGR值，对果蝇复眼目标进行提取，H的计算公式为(Ⅰ)，色差DNGR值的计算公式是(Ⅱ)，采用色差DNGR和色度H提取果蝇复眼，能减少信息冗余，提高系统效率；色差DNGR和色度H两个通道的数据均能比较准确的提取果蝇复眼和反映病变果蝇小眼的分布不均匀性；光照、图像角度、果蝇复眼颜色(红色和朱红色)、病变情况的不同，单一通道提取目标的有效性将有很大差异，双色互补法采用色差DNGR和色度H双通道提取目标能优劣互补，对各种情况都能有效的提取出果蝇复眼目标图像。
文档编号G06K9/46GK101091649SQ20061013694
公开日2007年12月26日 申请日期2006年12月26日 优先权日2006年12月26日
发明者邓宏贵, 夏昆, 范竞敏, 张振东, 赖峥嵘 申请人:中南大学