一种基于图像处理的方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种基于图像处理的方法和处理装置。
【背景技术】
[0002]尿沉渣分析是一种非侵入式检测，用于计算尿液中的各种有形成分(例如，红细胞、白细胞、管型(CAST)、上皮细胞、结晶等)的数目。
[0003]许多商业的尿沉渣分析软件能够以良好的性能来检测和计算尿液中的红细胞和白细胞的数目。但是，对尿液有形成分中的管型进行自动检测是一个有挑战性的任务。
[0004]一种典型的尿沉渣检测技术是使用显微镜系统来对尿液样本进行成像并且使用计算机视觉技术来分析图像中的尿液有形成分。图像的清晰度直接影响软件分析的性能。虽然许多尿沉渣分析设备能采用自动调焦技术来保证图像的清晰度，然而，由于显微镜系统的景深的限制，图像上的管型通常仍然很淡和模糊，不容易被发现，从而很容易引起管型的漏检。
【发明内容】
[0005]考虑到现有技术的问题，本发明实施例提供一种基于图像处理的方法和装置，其能够提闻对象的检测率。
[0006]按照本发明实施例的一种基于图像处理的方法，包括:通过对所述第一图像进行下采样，获得采样后的第二图像；根据所述第二图像，利用图像分割处理查找出所述第一图像中包含有感兴趣对象的图像区域。
[0007]其中，所述查找包括:通过使用多个平滑处理级别分别对所述第二图像进行平滑处理，得到多个平滑处理后的第三图像；通过将所述多个第三图像中的指定两两第三图像进行相减，获得图像相减形成的第四图像；以及，通过对所述第四图像执行图像分割处理，查找出所述第一图像中包含有感兴趣对象的图像区域。
[0008]其中，所述查找包括:通过对所述第二图像进行平滑处理，得到平滑处理后的第五图像；以及，通过对所述第五图像执行图像分割处理，查找出所述第一图像中包含有感兴趣对象的图像区域。
[0009]其中，所述查找包括:通过对所述第二图像执行图像分割处理，查找出所述第一图像中包含有感兴趣对象的图像区域。
[0010]其中，所述指定两两第三图像是分别使用所述多个平滑处理级别中相邻的平滑处理级别对所述第二图像进行平滑处理得到的图像。
[0011]其中，所述方法还包括:计算所述第一图像中包含有感兴趣对象的图像区域的指定图像特征；以及，根据所计算的指定图像特征，利用预先取得的分类器来确定所述图像区域所包括的感兴趣对象是否属于指定对象。
[0012]其中，所述第一图像是对尿液样本进行成像所得到的图像，所述指定对象是尿沉渣中的管型，以及，所述指定图像特征包括以下的至少一个:所述图像区域中的前景的形状、所述图像区域中的前景的纹理、所述图像区域中的前景的灰度、所述图像区域中的前景的梯度、以及所述图像区域中的前景与背景的差异。
[0013]按照本发明实施例的一种基于图像处理的装置，包括:采样模块，用于通过对所述第一图像进行下采样，获得采样后的第二图像；查找模块，用于根据所述第二图像，利用图像分割处理查找出所述第一图像中包含有感兴趣对象的图像区域。
[0014]其中，所述查找模块包括:第一处理模块，用于通过使用多个平滑处理级别分别对所述第二图像进行平滑处理，得到多个平滑处理后的第三图像；相减模块，用于通过将所述多个第三图像中的指定两两第三图像进行相减，获得图像相减形成的第四图像；以及，第一检测模块，用于通过对所述第四图像执行图像分割处理，找出所述第一图像中包含有感兴趣对象的图像区域。
[0015]其中，所述查找模块包括:第二处理模块，用于通过对所述第二图像进行平滑处理，得到平滑处理后的第五图像；以及，第二检测模块，用于通过对所述第五图像执行图像分割处理，找出所述第一图像中包含有感兴趣对象的图像区域。
[0016]其中，所述查找模块进一步用于:通过对所述第二图像执行图像分割处理，查找出所述第一图像中包含有感兴趣对象的图像区域。
[0017]其中，所述指定两两第三图像是分别使用所述多个平滑处理级别中相邻的平滑处理级别对所述第二图像进行平滑处理得到的图像。
[0018]其中，所述装置还包括:计算模块，用于计算所述第一图像中包含有感兴趣对象的图像区域的指定图像特征；以及，确定模块，用于根据所计算的指定图像特征，利用预先取得的分类器来确定所述图像区域所包括的感兴趣对象是否属于指定对象。
[0019]其中，所述第一图像是对尿液样本进行成像所得到的图像，所述指定对象是尿沉渣中的管型，以及，所述指定图像特征包括以下的至少一个:所述图像区域中的前景的形状、所述图像区域中的前景的纹理、所述图像区域中的前景的灰度、所述图像区域中的前景的梯度、以及所述图像区域中的前景与背景的差异。
[0020]从以上可以看出，本发明实施例的方案利用图像下采样技术来使得图像中淡的和模糊的对象变得清晰和醒目，使得它们容易被发现和被检测到，因此，本发明实施例的方案能够提闻对象的检测率。
【附图说明】
[0021]本发明的其它特征、特点和益处通过以下结合附图的详细描述将变得更加显而易见。
[0022]图1示出了按照本发明的第一实施例的基于图像处理的方法的流程图。
[0023]图2示出了按照本发明的第二实施例的基于图像处理的方法的流程图。
[0024]图3示出了按照本发明的第三实施例的基于图像处理的方法的流程图。
[0025]图4示出了按照本发明一个实施例的分类方法的流程图。
[0026]图5A示出了从对尿液样本成像所得到的图像中分割得到的包含管型的图像区域。
[0027]图5B示出了与图4A所示的图像区域对应的二值化黑白图像。
[0028]图6示出了按照本发明一个实施例的基于图像处理的装置的示意图。
[0029]图6A示出了按照本发明一个实施例的查找模块的示意图。
[0030]图6B示出了按照本发明的另一个实施例的查找模块的示意图。
[0031]图7示出了按照本发明一个实施例的基于图像处理的设备的示意图。
【具体实施方式】
[0032]在本发明的实施例中，利用图像下采样技术来使得图像中淡的和模糊的对象(例如，尿液中的管型等)变得清晰和醒目，使得它们容易被发现和被检测到，从而提高对象的检测率。
[0033]现在参考图1，其示出了按照本发明的第一实施例的基于图像处理的方法的流程图。如图1所示，在方框S100，利用一个或多个不同的下采样率(例如，以1、2、3、…或η个像素为间隔)分别对图像P进行下采样，得到一个或多个采样后的图像Τ。这里，图像P可以是对尿液样本进行成像所得到的图像。本领域技术人员应当理解，这里还可以采用其它适当的方式来对图像P进行下采样。
[0034]在方框S104，利用多个具有不同的平滑处理级别的过滤器分别对该一个或多个图像T中的每一个图像Ti进行平滑处理，得到针对图像Ti的多个平滑处理后的图像N。
[0035]在方框S108，将针对图像Ti的多个图像N中的指定两两图像N进行相减，得到图像相减后形成的图像S。这里，该指定两两图像N是分别利用该多个平滑处理级别中相邻的平滑处理级别对图像Ti进行平滑处理得到的图像。其中，该指定两两图像N的相减是指这两个图像N中相对应像素的值进行相减。通常，平滑处理级别越高，对象在平滑处理后得到的图像中的位置偏移其真实位置越远。因此，如果相减的两个图像所使用的平滑处理级别相差越大，则对象在该两个图像中的位置偏移其真实位置的程度相差越大。反之，如果相减的两个图像所使用的平滑处理级别相差越小，则对象在该两个图像中的位置偏移其真实位置的程度相差越小，那么利用该两个图像的相减所形成的图像来确定包含该对象的图像区域的准确度就越高。
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