（计算机应用技术专业论文）人类染色体核型分析系统研究.pdf

浙江人学硕士学位论文 摘要 摘要 染色体核型分析，是染色体遗传分析技术的经典方法，是遗传学科学研究和 辅助临床诊断的重要手段之一，是分析染色体易位、缺失、诊断各种遗传病变的 关键指标。本文以人体染色体图像模式识别为背景，研究生物学图像的分析与处 理方法，结合图像处理与模式识别技术，全面介绍了人类染色体自动分析系统的 核心技术和关键算法，包括染色体图像的预处理、特征提取与分类器设计等。主 要研究内容如下： 1 论文讲述了从人体染色体原始图像中将待识别的染色体从图像中分离并提 取出染色体轮廓和中轴线的方法，包括滤波、图像分割和中轴变换等几个部分。 针对人体染色体图像的特殊性，论文提出了一种梯度二值化的图像分割方法及区 域填充的过程；讲述了利用细化提取染色体中轴线的方法。染色体中轴提取是该 系统的关键之一，采用细化去支、曲线拟合、中轴端点的合理延伸等算法，提取 出满意的染色体中轴，为计算染色体长度、着丝粒指数和染色体带纹特征奠定了 基础。 2 提出基于轮廓内缢与染色体宽度测量相结合的算法确定着丝粒位置，能有 效提高着丝粒位置的检测精度。 3 系统采用一种改进的仿几何分类法，以染色体的长度和着丝粒位置为主要 特征，结合显带特征进行综合判断，先把染色体分为a 、b 、c 、d 、e 、f 、g 七组， 然后在组内进行匹配，最后提供了手动分类的方法，在系统不能准确自动分类时 由操作人员进行手工分类。 关键词：图像处理，染色体核型分析，模式匹配，着丝粒测量 浙江人学硕上学位论文 a b s t r a c t a b s t r a c t c h r o m o s o m ek a r y o t y p i n g ，t h ec l a s s i c a lm e t h o di nt h et e c h n o l o g yo fc h r o m o s o m e g e n e t i ca n a l y s i s ，i so n eo ft h ei m p o r t a n tm e a n si ng e n e t i cr e s e a r c ha n ds u p p l e m e n t a r y c l i n i c a ld i a g n o s i s a n di ti st h ek e yi n d e xt oa n a l y z ec h r o m o s o m et r a n s l o c a t i o no r d e f i c i e n c y , a n dd i a g n o s i so fav a r i e t yo fg e n e t i cd i s e a s e s w i t ht h ed e v e l o p m e n to f p a t t e mr e c o g n i t i o n ，a n di m a g ep r o c e s s i n gm e t h o d sb e g i nw i d e l yu s e di nm e d i c i n e ； a u t o m a t i cc h r o m o s o m ea n a l y s i sb e c o m ep o s s i b l e t h i sp a p e rm a i n l yr e s e a r c h e so n n u m e r i c a la n a l y s i sa n dp r o c e s s i n gm e t h o do fb i o l o g i c a l l ym e d i c a li m a g eo nt h e b a c k g r o u r l do fi m a g ep r o c e s s i n ga n dp a t t e r nr e c o g n i t i o no fh u m a nc h r o m o s o m e i m a g e s s o m ei m p o r t a n tt e c h n o l o g i e sa n dc o r ea l g o r i t h m su s e di nt h es y s t e ma r e d i s c u s s e di n d e t a i l ，i n c l u d i n gt h ea l g o r i t h m s o fi m a g ep r e p r o c e s s i n g ，f e a t u r e m e a s u r e m e n t ，s e l e c t i o na n dc l a s s i f i c a t i o n t h em a i nr e s u l t sa n da c h i e v e m e n t sa r e s h o wa sf o l l o w s ： 1 t h i sp a p e rp u t sf o r w a r dak i n do fm e t h o ds u i t a b l ef o rh u m a nc h r o m o s o m ei m a g e s s e g m e n t a t i o ni n c l u d i n gs o m ep r o c e d u r e ss u c ha sg r a d i e n tb i n a r y , a r e a f i l l i n gu t i l i z i n g b r i mc h a r a c t e r i s t i e s ，e t c a d d i t i o n a l l y , d i s c u s s i o na n dt r i a lh a v eb e e nt o u c h e do n m e d i a la x i se x t r a c t i o no fh u m a nc h r o m o s o m ei m a g e s t h ee x p e r i m e n tr e s u l t ss h o w t h a ti m a g ep r e p r o c e s s i n gp r o c e d u r eo ft h i ss y s t e mp r o p o s e di nt h i sa r t i c l ec a n e f f e c t i v e l ye x t r a c tc h r o m o s o m eo u t l i n ea n dm e d i a l a x i s l i n e ，w h i c hh a sf o r m e dag o o d f o u n d a t i o nf o re x t r a c t i n gc h r o m o s o m ec h a r a c t e r i s t i c s 2 t h i sp a p e rr e l a t e st h em e t h o do fe x t r a c t i n gl e n g t h ，c e n t r o m e r i ci n d e xa n dd e n s i t y p r o f i l ef r o mh u m a nc h r o m o s o m ei m a g e s a tf i r s t ，t h ef e a t u r eo fd i s p l a y i n gb o r d e ri s s t a n d a r d i z e db ym e a n so fi n t e r p o l a t i o ns ot h a tt h e i rd i m e n s i o n sa r eu n i t e d ，a n de v e n l y d i s t r i b u t e da l o n gm e d i a l a x i sl i n eu n i t ys oa st os t r e n g t ht h ec o m p a r a b i l i t yo ft h e f e a t u r eo fd i s p l a y i n gb o r d e r f u r t h e r m o r e ，t h em e t h o d so fd e b a r m e n ta n dp c aw e r e r e s p e c t i v e l yu s e dt or e d u c et h e i rd i m e n s i o n s 3 t h es y s t e ma p p l ym e t h o do fk n o w l e d g e b a s e di m i t a t i o ng e o m e t r i cc a t e g o r y , u s e c h r o m o s o m el e n g t ha n dc e n t r o m e r ei n d e xa sm a i np a r a m e t e r s ，d i v i d ea l lc h r o m o s o m e 浙江人学硕 ：学位论文 a b s t r a c t i n t os e v e ng r o u p ：a ，b ，c ，d ，e ，f , gt h e nm a t c ht h e nt os t a n d e rc h r o m o s o m e a tl a s t ， o p e r a t o rc a nd om a n u a lm a t c hi ft h es y s t e mc a n tc l a s s i f i c a t i o nc o r r e c t l y k e y w o r d s ： i m a g ep r o c e s s i n g ，k a r y o t y p ea n a l y s i s ，p a t t e r nm a t c h i n g ，c e n t r o m e r e m e a s u r e m e n t 浙江人学硕l ：学位论文 图目录 图目录 图2 1 图像预处理的框架结构5 图2 2 带噪声源图7 图2 3 均值滤波效果8 图2 4 中值滤波效果8 图2 5 灰度变换曲线r 9 图2 6 灰度变换效果9 图2 7 小波变换处理效果1 l 图2 8 人类染色体图像分割模块结构1 3 图2 9 人类染色体图像梯度二值化效果j 1 6 图2 1 0 轮廓跟踪模板1 7 图2 1 1 人类染色体经过轮廓跟踪后得到的边界1 7 图2 1 2 区域填充编码对应方式1 8 图2 1 3 区域填充结果1 9 图2 1 4 待识别染色体区域1 9 图3 1 模式识别系统特征提取流程2 2 图3 2 人体染色体特征提取2 3 图3 3 基于4 连接性边界的细化效果2 4 图3 4 基于8 连接性边界的细化效果2 5 图3 5 边界点p 的8 邻域模板2 5 图3 6 去除毛刺效果2 6 图3 7 中轴提取效果2 7 图3 8 中轴线形状示意2 8 图3 9 中轴线相邻3 点连接关系2 8 图3 1 0 染色体着丝粒示意图3 0 图3 1 1 标准染色体3 3 图3 1 2 图像标准化带型3 3 图3 1 3 平移图像标准化带型3 4 图3 1 4 旋转图像标准化带型3 4 图3 1 5 缩放图像标准化带型3 5 图3 1 6 弯曲图像标准化带型3 5 图4 1 五号与十二号，十三号与二十号染色体对比图3 8 图4 2 染色体分类完成后效果4 3 浙江大学研究生学位论文独创性声明 本人声明听呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。 除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成 果，也不包含为获得逝江盘堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一 同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文作者签名： 淬巾 签字日期：二。o 胃年6 月d 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解逝望盘鲎有权保留并向国家有关部门或机构送交本论 文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权逝姿盘堂可以将学位论文的全 部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保 存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 一繇僻作 签字目期：砂喝年月o 日 导师签名： 签字日期： 穆年多月勿日 浙江人学顾i ：学位论文第l 章绪论 第1 章绪论 本论文的主要研究对像是人类细胞染色体的显微图像。染色体是生命物质 d n a 的载体，它存在于细胞核内，由脱氧核糖核酸( d n a ) 【2 】和组蛋白组成，是调节 生物体新陈代谢、遗传和变异的物质基础。生物学家将其称为“生命的蓝图。 1 1 染色体分析的意义 1 1 1 为什么研究染色体 近代细胞遗传学阐明，在人体各类组织中，细胞的各种成分虽然功能不同， 结构差异巨大，但细胞核内的染色质却保持相对恒定。在平时，它松散的呈螺旋 状分布在细胞核内，而在细胞有丝分裂期，它经过多级的螺旋化，形成在显微镜 下可清楚辨认的4 6 条染色体。这4 6 条染色体，按长短及形态可分为a ，b ，c ， d ，e ，f ，g 七组2 3 对。在2 3 对染色体中，有2 2 对是男女相同的，称为常染色 体，编号为1 2 2 ；仅一对是男女不相同的，称为性染色体：女性的两条命名为x 染色体；男性一条为x ，另一条命名为y 染色体。 在体细胞分裂中，4 6 条染色体有规律地进行复制，而后均等地分给两个子细 胞，所以子细胞也保持了4 6 条染色体。在性细胞成熟分裂中，通过减数分裂， 精子和卵子各含有2 3 条染色体，再通过精卵结合又恢复4 6 条，从而保持了子 代个体染色体的恒定性。所以，就子代的成对染色体而言，它们一条来自父方， 另一条来自母方。父亲的x 染色体仅能传给女儿，通过女儿复制给外孙，父亲 的y 染色体仅能传给儿子，儿子的x 染色体只能来自于母亲。而且，染色体是遗 传因子的载体，研究染色体便成为我们在细胞水平上认识遗传规律的桥梁。由染 色体异常引起的疾病为染色体病，现已发现的染色体病有1 0 0 余种，染色体病在 临床上常可造成流产、先天愚型、先天性多发性畸形、以及癌肿等。染色体异常 的发生率并不少见，在一般新生儿群体中就可达0 5 - - - - 0 7 ，临床上染色体检查 的目的就是为了发现染色体异常和诊断由染色体异常引起的疾病。 浙江人学硕i ：学位论文 第1 章绪论 1 1 2 染色体核型让我们了解到什么 一个检测人类染色体的简单方法是查看染色体核型。许多人类疾病、畸形都 是染色体缺失、破坏、额外增多而直接导致的结果。细胞学家能够从染色体核型 中确定许多这些染色体的畸形。根据染色体的相对大小、着丝粒的位置、臂的长 短、次溢痕及随体的有无等特征，把某种生物体细胞中的全套染色体依次排列起 来，就构成了一个个体的核型。正常核型男性为4 6 ，x y ；女性为4 6 ，x x 。 核型的数目和结构的改变往往给人类带来遗传性疾病染色体病，肿瘤细 胞的核型分析已被应用于肿瘤的临床诊断、预后及药物疗效的观察；通过培养后 的淋巴细胞或皮肤成纤维细胞的核型分析，可以对人的染色体病进行诊断，而对 培养后的羊水中韵胎儿脱屑细胞或胎盘绒毛膜细胞的核型分析则可用于对胎儿 的性别和染色体病的产前诊断。不少恶性肿瘤的核型中常出现不规则的非整倍 体、多倍体或标记染色体。例如在绝大多数慢性粒细胞性白血病人的骨髓细胞中 都可以发现有一个小的特殊染色体。 1 1 3 人体染色体核型分析 作为遗传载体的染色体，其数目、形态的恒定是维持生物体遗传性相对稳定 的必要条件。故对染色体的数目、形态的研究是临床科室常规检测手段之一。染 色体核型分析是染色体遗传分析技术的经典方法，是科学研究和临床辅助诊断的 重要手段之一，是分析染色体易位、缺失，诊断各种遗传病变的关键指标。染色 体核型分析对于探讨人类遗传病的机制，物种亲缘关系与进化，肿瘤病理学研究 及诊断都有重要意义。 染色体分析p ，珥j ( 核型分析) 是生物学研究领域重要而且困难的任务，染色体分 析的目的就是要确定细胞或个体的染色体组成，尤其是要将其与j f 常结构间的差 异与生理的或临床疾病关联起来。观察细胞分裂中期染色体的核型是一个很缓慢 和繁重的过程：首先，培养样本组织的细胞，使用培养物进行切片及染色；然后 在准备好的显微切片上寻找适合观察的细胞，并用摄像头以数字形式捕获，细胞 遗传学人员人工按他们的形态和带型将单个染色体分离，再将它们粘贴到一个模 2 浙江人学硕十：学位论文第1 章绪论 板以产生最后的核型图；最后分析核型图来检查是否可能存在遗传疾病。这个操 作的大部分时间都用在了显微镜上，是个烦琐的任务，而且需要对细节十分注意， 还需要经过严格培训的人员来操作。这就是在今天染色体分析也未能在临床中广 泛应用的一个原因。人体细胞遗传学的发展十分迅速，人类染色体研究亦被广泛 应用于基础理论研究，临床病例的检查与诊断，传统细胞遗传学从取材到镜观察， 一系列费时的操作给技术人员带来诸多不便。在当今的信息时代，这样的操作方 案显然已经不合时宜。 - _ 所以采用自动化的染色体识别手段，利用计算机系统强大的计算功能，将染 色体分析的方法转化为计算机算法进行的自动处理，以达到染色体分析的自动 化，这会大大提高工作效率，减轻了医护人员的负担，工作人员也不需有专家级 的技术和经验。 1 2 染色体分析技术现状 染色体分析中所用的细胞通常取自于周围血液、羊水或骨髓样本。只有在细 胞分裂期并加以适当染色的染色体才能通过显微镜观察到，它们是独立的个体， 大致有3 微米长。适合于分析的染色体是处于分裂中期状态下的染色体，在样本 显微切片上仅有一小部分细胞处于分裂中期。传统的核型分析系统，先对染色体 进行计数，然后再每对进行识别，检测是否有大小或带型的异常。染色体自动分 析系统的目的是产生染色体核型图( 染色体以一指定模式排列的图像) 而没有操 作者的干预。然而，由于该分析的最终结果是以医学观点对一个个体遗传构成的 陈述，所以需要由严格培训的操作人员在计算机的协助下做出临床诊断。另外， 一些技术上的难题，如分离交叉的染色体和定位着丝粒都使人类的干预成为必要 的一部分。由于以上的原因，所有经济可取的自动染色体核型分析系统，实际上 都是半自动化的，需要人的干预来完成一些任务。 1 3 现有染色体自动分析系统 染色体自动分析是每个细胞遗传学工作者梦寐以求的，方便准确的染色体核 型分析也是人们盼望已久的。近年来国内开发出了很多染色体自动分析系统软 浙江人学坝i ：学位论文第l 章绪论 件，也引进了国外不同厂家的染色体自动分析系统。国内的染色体图像分析系统 有北京中科恒业公司的通用医学图像处理系统、徐州中裕电子应用技术有限公司 的染色体核型配对分析系统等等。国际上，有哥伦比亚密苏里大学病理实验室癌 症研究中心研制的自动核型分析系统、法国i m s t a r 公司所研制丌发的商用染色 体自动核型分析系统等等。国外一些现有的自动化染色体分析系统还有： m a t a s c a n 、c y t o - k 等等。以上这些系统大都是半自动化或趋于全自动化的，需要 人工干预束完成任务。而且染色体核型排队的准确性与制备的染色体切片和c c d 得到的中期染色体图片的质量有很大关联。对分散良好，长度适中，带型清晰， 背景均一清楚，无交叉折叠扭曲的染色体，分类准确率可以接近百分这百。相反， 则准确率下降较多。 1 4 论文的主要工作 细胞学家检测染色体的根据有以下三个：染色体的大小、着丝粒位置和染色 体带型。由此对染色体图像进行分析就是从单个染色体的大小、着丝粒的位置和 带型分析着手，通过对细胞分裂中期的显微图像进行处理，提取这些特征，然后 用这些特征对染色体进行分类，进而得到核型图。 本文在此基础上，对中期染色体图像预处理和特征提取的方法进行了研究， 目标是实现染色体图像的分析与识别，达到竟可能高的准确率。下面是本文所做 的具体工作： 第二章介绍染色体的相关生物特征及染色体图像预处理的相关知识：如图像 的滤波、灰度变换、图像分割、边界跟踪、区域填充等等。 第三章介绍了染色体图像的特征提取：包括染色体的中轴提取、染色体长度 的计算、染色体着丝粒位置的确定、带型的提取等等。 第四章介绍了染色体自动分类的依据，染色体特征的归一化处理，用一种改 进的仿几何分类方法实现了染色体的自动配对。 第五章对全文进行了总结，给出了研究的结论，并对此做出了染色体分析技 术以及自动化识别技术的展望。 4 浙江人学硕i ：学位论义第2 章人体染也体图像预处理 第2 章人体染色体图像预处理 本章讲述了从人体染色体原始图像中除去噪声、梯度变换、边界跟踪直到获 取染色体轮廓的方法。 人体染色体图像预处理的框架结构如图2 - 1 ，人体染色体图像预处理由原始 图像的获得、中值滤波、灰度变换、小波变换、图像分割几个模块构成。中值滤 波的主要目的是除去噪声，避免图像噪声对染色体识别的不良影响；灰度变换用 来改善图像的灰度分布；图像分割将染色体从背景中分离出来，从而确定图像的 目标区域，获得染色体的轮廓信息；小波变换是利用小波的变尺度特性形成对图 像的非均匀采样，并形成与空间位置有关的多空间频道通信；这些工作为从图像 中提取人体染色体长度，着丝粒指标和带型等打下了基础。 原图 灰小图 一 着丝粒指标 始 像度波像 - l 染色体长度 图 滤 变变分 像波 换换割 一带型 图2 1 图像预处理孵框架结构 2 1 人体染色体原始图像的获取与存储 通过显微镜，首先对人体细胞的染色体切片进行观察、筛选，以获得理想的 染色体图像。所谓理想，是指视野范围内，染色体组完整( 4 6 条) ，无杂质或极 少杂质，染色体之间相互交叉重叠较少，染色体带型清晰。从目镜中获得这样一 幅图像后，就可以利用摄像头实现该图像，从而获得一幅能够处理和长期保存的 人体染色体图像。在一些情况下，在一个视野范围内很难获得一幅包含完整染色 体的图像，这是就需要对染色体图像进行拼接，通过两幅或者更多幅图像拼接成 一幅完整的染色体。 计算机中图像表达方式有两种：矢量图和光栅图。其中光栅图( 位图) 是图像 识别中最常用的表示方法，因为在一定范围内它易于实现，而且可用于任何图像。 位图表示是将一幅图像分割成栅格，栅格的每一点( 像素) 的亮值( 明暗程度或彩 气 浙江人学硕f ：学位论文第2 章人体染色体图像预处理 色) 都单独记录。因为光栅图像素点与存储单元具有一一对应的关系，易于处理， 故人体染色体核型分析系统采用该格式。在人体染色体核型分析系统中，一幅染 色体的图像以8 0 0 x 6 0 0 的幅面，2 5 6 级灰度位图表示，图像上每一像素与图像文 件中的一个字节相对应，其灰度与该字节的数值成正比，0 表示最暗，2 5 5 表示 最亮。对于常用的g 显带技术，背景为亮区，数值较大；而染色体目标颜色较深， 数值较小。 2 2 人体染色体图像滤波 染色体图像的产生、传输和记录过程中，由于成像系统的不完善，图像介质 等诸因素的影响，导致染色体图像不可避免带有一些噪声，如图2 2 所示，这些 噪声对图像识别很不利，在图像的预处理过程中，针对图像及嗪音的特点，应采 用适当的方法进行去噪处理【5 1 。去除噪声可以在空域进行，也可在频域进行。在 频域，因为噪声频谱多在高频段，因此可以采用各种形式的低通滤波的方法来去 噪；在空域，常用的方法是邻域平均法和中值滤波。由于空域处理简单易行，效 果也比较好，因此得到广泛应用。邻域平均是利用局部模板对图像进行某种平均 运算，用f ( x ，y ) 表示含有噪声的图像，用g ( x ，y ) 表示经邻域平均后的图像， 则邻域平均法可表示为： g ( x ，少) = 办( x ，y ) f ( x - m ，y - n ) ( 肘，) s = f ( x ，y ) h ( x 一聊，y - n ) 公式( 2 1 ) 常用的模板h ( x ， 吉c 1 厂l1 土i12 1 0 【1 1 i 等( 重 所列三种h ( x ，y ) 的作用域为3 3 ，根据需要也可选用5 5 、7 7 等不同作用域 的模板。邻域平均法效果如图2 3 所示。可见，它是以图像模糊为代价来换取噪 声的减小。而且s 面积越大，噪声减少越显著，图像也越模糊。由于邻域平均法 6 浙江人学倾f 。学位论义第2 章人体染也休幽像顶处理 降低了图像的对比度，使图像的轮廓模糊， 取造成较人的不利影响。 锈黪 褫 蓐 瓷 鬈 ：4 貔够 ， ；磐 j 黪；鼻 j ci；荔船z一 “ 。壤豢 _ 。z。 这对人体染色体图像识别中带型的提 蒜 4 媾携 。 。 焉 ， 缓移 筏 穆。 嗨。j 簿铲? 。 掣 雾 绛 岛黪霪舅 豫、 蝴 髫驴” 、 嘞 图2 - 2 带噪声源图 中值滤波是一种非线性处理技术，可以克服线性滤波器所带来的图像细节模 糊，而且对脉冲干扰及图像扫描噪声最为有效，在实际运算中不需要图像的统计 特性，这也带来不少方便。因而，系统最终采用中值滤波来实现除噪处理。 中值滤波就是用一个含有奇数点的滑动窗口，将窗口正中那个点的灰度值用窗口 内各点灰度值的中值代替，即： g ( x ，y ) = m e d 一 f ( x ，少) ) 公式( 2 2 ) l j ，yj 3 常用的滑动窗口有以下几种： o o o o o o o o o o o o o o o o o ooo o o o o o o o o o o o o o o o o 5 5 菱形5 5 十字形3 3 止方形 3 3r 字形 浙江人学硕i ：学位论义 第2 章人体染也f 乍图像颅处理 o 谐静+ 臻黪j 、 。j “麓嗡旷 4 扩 r “ 爹萝渗 。、 系统采用3 3 正方形窗口进行中值滤波，效果如图2 4 所示，可见，对带有 一定噪声的图像，经过中值滤波后，其高频成分基本滤除，染色体边缘及带纹没 ，。 镶黪 j ， 飞j 、 。 。 碧 荔 ? 、魄 | | 1 # | j j ? 劳7 。荔箩“ 气。蠢毒。羔譬 4 谬瓤豢 ；2 。0 。“；麓 图2 _ 4 中值滤波效果图 2 3 图像的灰度变换 人体染色体图像在成像过程中，由于光照、摄像及光学系统等不均匀性会造 成图像的灰度分布集中于某一局部( 对比度小) ，使图像模糊不清；另外，图像中 染色体亮带与暗带之间的差异较大，而亮带与背景之间的差异较小，这种灰度分 蹶多；鹣嗡 夕； 弩鳓 彩 荔、秽 澎哆 。觏 一 燃 浙江大学硕i ：学位论文第2 章人体染也体图像预处理 布不利于图像分割。为此，需要进行灰度变换6 1 来提高图像对比度，同时改善图 像的灰度分布。 假定原来图像狄度级范围为( a ，b ) 之间，其中某一级灰度z ，经过变换后为 z ，要求z 在( 0 - - , 2 5 5 ) 之间。由于背景灰度总是最高，而染色体灰度较低，因 此，系统采用非线性映射，如图2 5 所示。加大了背景与染色体亮带的差异，缩 小了染色体内亮带与暗带之间的差异，从而，为染色体图像分割创造了有利条件。 2 5 5 0i 。 飞_ 箩蔓 黢黪瓷j ”臻 瓷 以。鬻。移必 竺名罗荔愆矿譬 奄徽鬻，_热鬣一麓、 图2 - 6 灰度变换效果 9 浙江大学硕 ：学位论义第2 章人体染色体幽像颅处理 2 4 小波变换 小波( w a v e l e t s ) 1 7 】变换作为一种变换域信号处理方法，近年来在计算机视觉 和图像处理研究领域引起人们的极大兴趣。目前二维小波变换主要是应用在图像 编码压缩方面，小波的优良性质使它在初级视觉处理中具有重要的应用意义，这 里主要应用初级视觉过程中的多频率通道的概念。 人的视觉信息处理过程己进化到高度完美的阶段。人们经过长期的探索，对 视觉通道上的各种神经细胞作用和机理有了深刻的认识。由于视网膜上的光感受 器的空间分布是不均匀的，因此，人的视觉对于图像的采样是不均匀的，即视网 膜上的图像格式和我们通常在计算机中的均匀采样图像格式是完全不同的。在初 级视觉中，包括特征增强、方向性选择、多通道信号分解、信息的初步横向整合 等，可以实现对点、线、边缘的增强和提取，以及对纹理信息的提取和分割等， 在高级视觉信息处理中，包括对图像的解释、深度信息的恢复以及最后生成概念， 并且以概念为基础。进行判断和推理，形成我们关于外部世界的知识。在过去的 3 0 年中，人们进行了大量的工作【8 】，探索人的视觉系统对于特定频率光照模式的 响应，实验表明，眼睛中的光感受器( 即锥体和杆体) 将光信号转化成电脉冲神经 信号后，由双极细胞、水平细胞和无足细胞共同完成对信号的多频率通道分解， 对这一过程的研究表明，在对数尺度上，这些频率通道具有相同的带宽，这种多 频率通道信号分解称为等q 分解。这样可将原始的图像分为不同频率的几个信号， 然后选择不同的分频率来处理这个信号。人的视觉信息处理及其初级视觉过程的 多频率通道模型在人的视觉心理学中，多频率通道可比着照相机镜头向被观察景 物前后推移，当尺度较大时视野宽而分析频率低，可以作概貌的观察，当尺度较 小时视野窄而分析频率高，可以作细节的观察。但其品质因数即中心频率与带宽 的比值却保持不变。下面为经小波变换后的图像如图2 7 所示： 2 5 整幅染色体图像分割 图像分割1 9 1o l 是图像分析与识别首先需要完成的重要内容。它是根据图像的 某些特征或特征集合的相似性准则，对图像进行分组聚类，把图像平面划分为一 i o 浙江人学顶i j 学位论义第2 章人体染色体图像颅处理 翰 每， ij t 三簇韶誉。4 蛰獭髫 i 。 i 越。煞 臻 图2 7 小波变换处理结果 图像分割是基于区域内部的特性具有某种均匀性的原则或区域之间的特性 具有某种不连接性( 或突变性) 的原则，常用的分割技术包含灰度阈值分割法、边 缘检测法和区域生长法。灰度阈值分割法是一种简单的基于区域的技术，这种方 法是把每一个像素的灰度值与一个阈值t 进行比较，根据它是否超过该阈值而将 该像素归于两类中的一类；边缘检测法是先搜索目标的边界，再确定此边界所限 定的区域：区域生长法的一种最简单的方法是从某个像素开始，然后检查它的近 邻判断它们是否具有相似性，这个相似性准则可以是灰度级、彩色、梯度或其它 特性，如果它们具有相似性，就将它们合起来以形成一个区域，这样，就从单个 像素往外生长出区域。前两种方法常j 1 1 于简单图像的分割，后一种方法常用于多 层次图像分割。 人体染色体图像的特点是：图像属于简单图像，目标( 染色体) 由亮带和暗带 浙江大学硕士学位论义 第2 章人体染色体图像颅处理 交迭构成，其中，染色体亮带与背景的灰度接近或相当，而染色体内部亮带和暗 带却有较大的反差，目标内部的均匀性很差。 由于染色体图像的这种特点，难以找到一个合适的阈值将染色体与背景分开 ( 事实上，染色体亮带的某些部分会与背景灰度一样) 。因此，不能利用简单的灰 度阈值分割法来实现图像分割。边缘检测法的基本假设是图像中梯度较高的是目 标的边界，但由于染色体内部明暗带纹间具有很大差异，其内部的梯度值与边界 点相当甚至超过边界点，因而简单的边缘检测法也难以实现染色体图像的分割。 2 5 1 最优算子 这类方法的目的是根据信噪比求得检测边缘的最优滤波器。希尔德雷斯 ( h i l d r e t h ) 1 1 】应用高斯( g a u s s i a n ) 函数先对图像进行平滑，然后采用拉普拉斯算 子根据二阶导数过零点来检测图像边缘，称之为l o g i 。2 ( l a p l a c i a no fg a u s s i a n ) 算子。这里实际上是用一个旋转对称的l o g 模板与图像信号卷积，然后确定滤波 器输出的零交叉点位置。l o g 算子与视觉生理中的数学模型相容，从而在计算机 与视觉生理研究之阳j 沟通了联系，在机器视觉研究领域得到了广泛的应用。伦斯 彻( l u n s c h e r ) 1 3 1 对l o g 算子中的参数量化问题选行了详细的分析。 l o g 滤波算子是由正和负两个分量所组成，它类似于神经生理学中激励和抑 制效应。对人眼视觉机理的研究表明，视网膜神经节中有一类细胞，其输出相当 于两个高斯卷积之差，即与l o g 形状一致，可见该方法能较好地反映人的视觉特 征。可是要得益于l o g 算子的优良特征，必须采用很大的窗口进行卷积运算。但 是方差较大的高斯滤波器( 对应于较大的窗口) 虽然抗于扰能力强，但边缘细节丢 失较多。为了获得较高的边界定位精度，需采用较小的窗口，而它对滤除噪声又 不够有效。马塞尔杰( m a r c e l j a ) 1 4 】提出了更符合实验结果的非对称感受的视觉数 学模型，从这一点看，l o g 算子也有其一定局限性。所以这种方法的检测结果并 未达到理想的程度，在抗干扰和检测出复杂形状的边缘之间仍存在较尖锐的矛 盾，而平滑窗大小的选择问题也没有得到很好解决。 保留边缘细节又能抑制噪声的另一种方法是局部曲面最小二乘拟合法，其基 本思想是：根据最d , - 乘方法把图像的局部区域近似表示为一组基函数的线性组 1 2 塑垩查兰婴兰竺丝竺笙! 童竺塑垒堡望堡堕丝些 合，从而达到消除噪声的效果。哈拉里克( h a r a l i c k ) i l 副对于局部曲面拟合方法用 于边缘提取进行了研究，它根据二阶方向导数来判定过零点，并用插值方法来计 算导数。实验证明，这种方法优于l o g 算子，且边缘定位比较准确。局部拟会曲 面还是一个很好的图像模型，适合于一般几何图像的描述和特定物体的检测识 剔，还可以用于区域生长。曲面拟含的边缘检测方法依赖于基函数的选择，实际 应用中往往采用低阶多项式，因为高阶多项式可能产生振荡现像，并且拟合曲面 不光滑。比恩福特( b i n f o r d ) 1 1 6 】采用了双曲正切函数作为拟合基函数，只须计算 少量参数。哈拉罩克是将梯度方向上的二阶方向导数的零交叉位置。作为边缘点， 他是采用插值方法来计算导数。坎尼( c a n n y ) j 7 】应用变分原理推导出一种用高斯 模板导数逼近的最优算子。哈尔韦和比恩福特所提出的最优算子是在一个窗口中 的每一点上嵌入一组平面，然后在最小平方的意义上，选择一个具有最少参数的 平面。但由于实际图像中存在着多种干扰边缘，它们往往影响边缘的正确的检测 定位。 不同算法在不同的条件下各有优缺点，在实际应用中应根据条件选择适当的 算法。基于人体染色体图像的特点，系统设计了一种梯度二值化的图像分割方法， 如图2 - 8 所示。 梯边图区 度界像域 跟分填 值踪离充 化 图2 - 8 人类染色体图像分割模块结构 系统首先对图像进行梯度变换处理，将图像从灰度空间映射至梯度空间，然 后在梯度空间实行阈值分割。由于目标边界点梯度总是大于阙值，另外染色体内 部亮带和暗带交界处的点也总是大于阈值，这样，经过二值化后，得到个类似” 目”字形的二值边界图形；此时，采用边界跟踪法确定该图形最外围的边界，就 忽略了内部亮暗带纹交界处高梯度点导致的干扰，从而得到染色体与背景之间的 1 3 浙江大学硕 学位论文第2 幸人体染色体图像颅处理 边界；然后经过人机交互作用将要识别的染色体与整副图像相分离，最后，系统 利用区域填充来确定该边界所限定的区域，最终实现人体染色体图像的分割。 2 5 2 人体染色体图像梯度变换 对人体染色体图像，在狄度空间，染色体亮带与背景的差异很小，而染色体 内部亮带与暗带间的差异却大得多。因此，直接在灰度空间将染色体从背景中分 离较难。注意到染色体的边界，即使是亮带与背景之间的边界，其梯度也是较大 的，因此，系统可以采用基于边界的分割手段。 图像的局部边缘定义为两个强度明显不同的区域之间的过渡，图像的梯度函 数即图像灰度变化的速率将在这些过渡边界上存在最大值。因此，通过基于梯度 算予或一阶导数的检测器来估计图像灰度变化的梯度方向，增强图像的这些变化 区域，然后对该梯度进行阈值运算，如果梯度值大于某个给定门限，则存在边缘。 因此，首先要将人体染色体灰度图像转换到梯度空间。一阶微分是图像边缘和线 条检测的最基本方法。图像函数f ( x ，y ) 在点( x ，y ) 的一阶梯度( 即一阶积分) 是 一个具有方向和大小的矢量。 讯棚 陲刳 馘汜3 ， 梯度的两个重要性质： 一 ( 1 ) 梯度的方向在函数f ( x ，y ) 最大变化率方向上。 ( 2 ) 梯度的幅度g f ( x ，y ) 为： g f ( x ，y ) - - 公式( 2 4 ) 所以基于梯度的边缘检测器之间的根本区别是算子应用的方向，以及在这些 方向上逼近图像一维导数的方式和将这些近似值合成为梯度幅值的方式。尽管目 前还在发展许多复杂的边缘检测算子，但像r o b e r t s 、s o b e l 、p r e w i t t 这类算子 因其简单易行而被广泛采用。由于s o b e l 算子计算简单，性能良好，因此，系统 采用它来进行边缘锐化。其算子用模板表示为： 1 4 浙江大学硕上学位论文第2 章人体染色体图像预处理 f ，一l 0 1 、 ll d ：= l 二j 。0 j 梯度大小为： & ( x ，y ) = 以宰f ( x ，y ) g y ( x ，y ) = 以木f ( x ，y ) g ( w ) = 归五万丽 引 公式( 2 5 ) 公式( 2 6 ) 公式( 2 7 ) 2 5 3 人体染色体图像边界二值化 求出梯度值后，将梯度与某个阈值比较来判断像素点是否为边界点，如果梯 度值大于这个给定值，就认为是边界点。显然，阈值的选择是很重要的。在系统 中，借用在灰度阈值分割中效果较好的最大类间方差法来确定阈值1 8 1 ，方法如下： 设图像中的灰度级范围为 0 ，l ，l 一1 ) ，选择门限t 将其划为两类： 0 ， 1 ，t ) ， 什1 ，l - 1 ) 首先对直方图归一化处理 一l p ，= 吩，p i o ，b = 1 公式( 2 8 ) i = 0 其中，n 为像素总数，哆为灰度为i 的像素数 则c o 和c l 类的出现概率分别为： tl l 1 11 1 = 乙b ，0 1 = 乙p ，= l 一彩。 公式( 2 9 ) i - - 0i = t + l c o 类和c l 类的均值分别为： 所有像素点梯度的总均值为： 公式( 2 1 0 ) 公式( 2 1 1 ) 对像素各点进行分类，这样就得到了类似目字形的二值边界图形，见图2 9 。 以o 2 o o ，。l = 办 以 谚 m = 以 识 ，枷 = 妒 加 = 浙江人学硕十学位论文第2 帝人体染色休图像预处理 幽2 - 9 人类染色体图像梯度二值化结果 2 6 人体染色体图像边界跟踪 在人体染色体图像梯度二值化结果中，既有人体染色体与背景之间的边界， 又有染色体内部亮带和暗带的交界，但后者被前者所包围，因此，采用轮廓线跟 踪算法，确定该图形最外围的边界，就忽略了内部亮暗带纹交界处高梯度点导致 的干扰，从而得到染色体与背景之间的边界。 轮廓线跟踪是点模式识别等领域中常用的一种手法，其目的是沿着图形的等 色区域的边界搜索，将搜索到的边界线( 轮廓) 上的点记录到点列中，其结果，一 个点列就表示一条轮廓线。这里，约定背景像素为黑色，目标像素为白色，则边 界搜索的步骤如下： ( 1 ) 沿图像扫描方向搜索，检查像素为白还是黑。把最先检出的黑像素作为轮廓 线追踪的起点，这个像素居于全画面中黑像素中的最上、最左边的位置，设该像 素为p 1 。 ( 2 ) 考虑一个以p 1 为中心的3 3 模板，将模板中各像素按图2 - 1 0 所示标记编号 为l 8 ，从序号为l 的像素开始按顺序检查各像素是否黑像素，记最先遇到的黑 像素为p 2 ，记p 2 在模板中的序号为d 2 ( 1 d 2 8 ) ，如果从l 到8 全为白像素， 则p l 为孤立点，终止追踪。 1 6 浙江人学硕i ：学位论文第2 章人体染色体图像顶处理 765 8 p l 4 l23 图2 - 1 0 轮廓跟踪模板 ( 3 ) 假定己经检出p 。，将p 。作为模板中心像素，按同样的方法搜索p n + l 但此时搜 索的起始序号s 不一定从1 开始，而应按下式调整 s = ( 以+ 4 ) r o o d 8 + 1公式( 2 1 1 ) 例如，若p 2 在以p l 为中心的模板上序号为2 ，则p 1 在以p 2 为中心的模板上序 号为6 ，因此对第3 点的搜索在以p 2 为中心的模板上应从p 1 的下一点