改進CV模型在宮頸細胞圖像分割中的應用

王爽 王彤靈

摘 要：宮頸細胞圖像分割中邊緣信息十分重要。將邊緣信息融入傳統CV模型，提出新的幾何模型，結合同質區域與邊緣信息的新模型彌補了CV模型只采用全局灰度信息的不足，邊緣函數采用負指數形式使得細胞邊界分割結果更加準確。實驗結果表明：新模型能克服傳統CV模型缺點，并減少迭代次數。

關鍵詞：邊緣信息；CV模型；負指數

Abstract：Edge information is crucial for image segmentation. Because of the disadvantage of C-V model， a new geometric model is proposed， which incorporates edge information into C-V model， it utilizes both the information of homogeneous regions and the edge information to stop the active contours on the object boundaries. Besides， edge function adopts negative exponent compare to C-V model only adapts global gray information. Experimental results show that the fused method not only overcome the disadvantage of C-V model to ensure the accurate segmentation but also decrease iterations.

Key words：edge information；C-V model；negative exponent

當今，醫學圖像在醫療診斷中起著重要的作用。其中CV模型利用目標區域的檢測實現圖像分割，在宮頸細胞圖像分割中應用廣泛。

如文獻[ 1 ]提出的一種自動分割細胞核與細胞質的方法研究，對重疊細胞分割效果好；

如文獻[ 2 ]的基于改進CV模型的圖像分割研究，實現了對彩色細胞的有效分割；

如文獻[ 3 ]提出的基于局部相位信息的CV模型分割研究，有效分割含斑點噪聲和弱邊緣特征圖像。

本文對現有宮頸細胞圖像目標灰度不均勻、對比度低下等情況，對CV模型算法進行改進，提出了適合宮頸細胞圖像分割算法，并對改進算法進行實驗測試。

1 傳統CV模型

傳統CV模型將圖像分為物體和背景兩部分，如圖1所示。圖像I（x，y）的能量泛函表示為：

當將能量泛函最小化時，能驅動閉合輪廓曲線向目標邊界演化，當最小化過程達到穩定時，演化曲線停止在目標邊界[ 4 ]。

2 結合邊緣信息的CV模型

2.1 CV模型的特殊情況

通過分析傳統CV模型存在的一些不足之處，將邊緣信息融入CV模型。

CV模型能量泛函的特殊情況下控制演化曲線的偏微分方程：

添加邊緣函數g替換δ（?），而式中的div

計算量大，并且有對水平集函數重新初始化的要求，忽略細胞輪廓平滑對分割計算要求，在分割效率和性能上進行折中。得到本文模型的水平集演化方程：

2.2 構造邊緣g函數

邊緣函數g的作用是使演化曲線在目標邊緣處停止演化。通常情況下定義為：

4 結論

本文通過對CV模型進行，添加負指數形式的邊緣函數，加強了對邊界對比度低、目標灰度或背景灰度不均勻的細胞圖像的分割。比傳統CV模型演化效率及演化質量更好。但是，本文方法仍有不足之處，即細胞重疊的問題，在以后的工作中，需要進一步研究。

參考文獻：

[1] Z.Lu et al.，“Automated nucleus and cytoplasm segmentation of overlapping cervical cells，” in MICCAI，2013.

[2] X.Yang，X. Gao， D. Tao， and X. Li，“Improving level set method for fast auroral oval segmentation，” IEEE Trans. Image Process.， vol. 23， no. 7， pp. 2854-2865， Jul.2014.

[3] 徐宇貴.基于改進型C-V 模型的醫學超聲圖像分割及應用[D].汕頭大學，2013.

[4] 張芹.基于改進CV模型的圖像分割技術研究[D].山東師范大學，2013.

[5] 張弘.數字圖像處理與分析[M].北京：機械工業出版社，2007：113-121.

[6] 范金坪.宮頸細胞圖像分割和識別方法研究[D].暨南大學，2010.

作者簡介：

王爽（1990-），女，漢族，山東人，碩士，研究方向：圖像處理與分析。