image - 图像中感染的白细胞检测

Question

你好，我是使用 matlab 的初学者，这是我家庭作业的一部分。我需要检测图像中受感染的白细胞，并在受感染白细胞的核大且颜色为蓝色的地方对它们进行计数。

原始图像

解释图像:

所以我尝试分离白细胞，然后检测受感染的白细胞，但我卡住了，不知道该怎么办我会写我的代码并提到我卡住的地方，如果三个是另一种方法请帮忙

1. 将图像从 RGB 转换为 YcBcR 空间颜色以检测销售情况

   OrgenalImg = imread('D:\Users\FADI\Desktop\cells\cells1.jpg');
   
   CopyOfOrgenalImg = OrgenalImg;
   
    YcbcrImage = rgb2ycbcr(CopyOfOrgenalImg);
    cb = YcbcrImage(:,:,2);
    cr = YcbcrImage(:,:,3);
   
   [r,c,v] = find(cb>=77 & cb<=127 & cr>=133 & cr<=173);
   
   index1 = size(r,1);
   
   %Mark the white cell pixel
   for i=1:index1
     CopyOfOrgenalImg(r(i),c(i),:) = 255;
   end
   
   figure, imshow(CopyOfOrgenalImg);title('White Cells');
   

   白细胞图像:

2.我被卡住了，我尝试将白细胞图像转换为灰色 grayscale 以删除和移除不需要的形状，但我找不到方法，所以请帮助以及如何我可以继续我的家庭作业来检测和计数细胞吗，如果有其他方法可以做到这一点，请告诉我提前感谢任何帮助。

Answer 1

您可以尝试根据蓝色 channel 对图像进行阈值处理，以识别与每个单元格对应的区域。对于非研究/家庭作业练习，考虑到精心选择的阈值(下面代码中的 0.66)，这可能就足够了。然后您可以遍历每个连接的组件并根据区域做出决定。在现实世界的情况下，您会为此训练一个基于某种形状描述符的系统，但鉴于您只有 2 个示例图像，因此某种像这样的硬编码启发式方法似乎是不可避免的。

这是一种解决方案:

INFECTED_AREA_THRESHOLD=3000; 

img=double(imread('\cell.jpg'))./255;
blueness=img(:,:,3)./(img(:,:,1)+img(:,:,2)+img(:,:,3));
blueness=blueness./max(max(blueness));
cellmask=blueness<0.66;

cellmask=bwfill(~cellmask,'holes');

map=bwlabel(cellmask);
labels=setdiff(unique(map),0)';

infectedcomponents=zeros(size(img,1),size(img,2));
areas=[];
infected=0;
for thislbl=labels
    connectedcomp=(map==thislbl);
    thisarea=sum(sum(connectedcomp));
    areas=[areas; thisarea];
    if (thisarea>INFECTED_AREA_THRESHOLD)
        infected=infected+1
        infectedcomponents=infectedcomponents | connectedcomp;
    end
end

imshow(rgb2gray(img).*infectedcomponents);
title(strcat(num2str(infected),' infected components detected'));
sort(areas)

阈值为 3000 的决定是通过检查变量“区域”中的组件/单元区域列表做出的。 0.66 的蓝色阈值是通过反复试验得出的。

示例输出: