基于Lab空間的白細胞圖像偏色校正算法

安慶師范大學計算機與信息學院 安徽省智能感知與計算重點實驗室 繆仁拉 鄭 馨 江 偉

基于Lab空間的白細胞圖像偏色校正算法

安慶師范大學計算機與信息學院 安徽省智能感知與計算重點實驗室 繆仁拉 鄭 馨 江 偉

因光學顯微成像過程中的染色和光照變化的影響，細胞圖像常常會出現偏色問題，直接影響后續白細胞分類識別的精度。針對該問題，本文將灰度世界法和完美反射相結合，提出了一種基于Lab顏色空間的細胞圖像的偏色校正算法。實驗結果表明，相比灰度世界法和完美反射法，本文方法對偏色白細胞圖像的校正效果更好。

偏色校正；Lab顏色空間；細胞圖像；白平衡

一、引言

在人體免疫系統中，白細胞發揮著至關重要的作用。正常白細胞[2]分為五類，白細胞分類計數可以測定血液中各類白細胞的總數及相對比值，是診斷各種炎癥和血液疾病的重要依據，有著廣泛的臨床意義[1]。

隨著模式識別和數字圖像處理等技術的快速發展，利用計算機對白細胞圖像進行自動分析可以快速獲取更精確的細胞特征，如細胞漿顏色、細胞核形態等，并根據這些參數實現白細胞自動分類計數，大大提高了效率。然而，由于醫學成像條件不穩定、光照不易控制、染色條件不穩定等因素的限制，導致白細胞圖像往往存在較嚴重的偏色，使得后續提取到的細胞顏色特征不夠準確，進而嚴重影響到白細胞分類的精度。通過對白細胞圖像進行偏色校正，可以有效提高自動白細胞分類計數的精度。因此，白細胞圖像的偏色校正方法研究具有重要的理論意義和實際應用價值。

二、傳統偏色校正算法分析

目前最常用的傳統顏色校正算法主要有灰度世界法[2]和完美反射法[3]兩種。

灰度世界法認為，當一幅圖像有足夠多的顏色變化時，則圖像中的R、G、B分量的均值會趨于相等。灰度世界法通過將偏色圖像中的3個顏色通道均值調整至相等狀態來實現顏色校正。

完美反射法則基于另一種假設：一個白色物體在任何光源色溫下的圖像中，其R、G、B通道的值皆為極大值。因此，完美反射法通過對3個顏色通道的線性變換，將圖像中的極大值點調整為參考白點的顏色值（255,255,255），來實現顏色校正。

這兩類方法簡單有效，灰度世界法對于顏色變化豐富的圖像效果很好，然而，當圖像中存在大面積單一色調時[4]，會產生過度校正，其原因是圖像不再滿足“灰度世界”的假設。完美反射法對存在白色物體的圖像具有很好的校正效果，然而，當圖像中極大值點不是真正的白點時，校正效果不理想。本文研究的白細胞圖像是一種單一顏色背景面積較大，存在噪聲干擾的圖像。因此，這兩種傳統的偏色校正方法不能很好的解決白細胞圖像偏色問題。本文基于Lab顏色空間將灰度世界法和完美反射法相結合，提出一種針對白細胞圖像的偏色校正算法。

三、白細胞圖像偏色校正算法

1.顏色空間轉換

由于Lab空間所計算出來的顏色的偏差程度基本與人們主觀感受一致，因此，本文方法首先將采集到的白細胞圖像IRGB從設備相關的RGB轉為設備無關的Lab顏色空間[5]，得到ILab。ILab由三個通道圖構成，IL通道表示明度，從純黑到純白取值范圍為[0,100]；Ia和Ib表示色彩通道，其中，Ia表示從深綠色到灰色再到紅色；Ib從藍色到灰色再到黃色；取值范圍均為[127,-128]。

2.基于“灰度世界”假設的偏色校正

a、b兩個顏色通道的均值可以體現出圖像的整體偏色情況，越接近于零，則圖像整體色調越接近灰色。根據“灰度世界”假設，本文方法采用去均值計算校正圖像的偏色。

由于白細胞圖像的分辨率較高，直接對原圖像進行計算非常耗時。因此，我們先對Lab空間圖像ILab進行1/2降采樣，將原M×N大小的圖像縮小為1/2M×1/2N。具體地，每行每列隔一個點采樣得到降采樣后圖像dILab。再利用dILab計算其中dIa、dIb通道灰度均值avgA和avgB。接著，將原分辨率大小的ILab中Ia和Ib的每個像素值分別減去avgA和avgB，得到圖mIa和mIb。然后，將求得的圖mILab從Lab顏色空間轉換為RGB顏色空間，得到mIRGB。

3.基于“完美反射”假設的偏色校正

接著，利用“完美反射”假設，將mIRGB中的極大值點作為參考白點，對mIRGB中的R、G、B三個通道圖進行線性拉伸。為了減少噪聲的干擾，以圖像亮度最大的5%個像素的顏色均值作為參考白點，最終得到偏色校正結果圖mIRGB。

四、實驗結果及分析

實驗選用Cellatlas數據庫中的白細胞圖像作為測試圖像，采用matlab平臺編程實現。本文將灰度世界法、完美反射法和本文提出的算法進行了對比。

圖1 偏色校正算法對比結果圖

從圖1所示可以看出，灰度世界法和完美反射法校正后的圖像仍存在一定程度的偏色，偏色校正效果不夠理想。而本文所示方法的圖像背景更接近白色，因此，本文方法處理后的圖像能更好地校正偏色白細胞圖像，可以使后續顏色特征提取結果更精確。

五、結論

本文針對白細胞圖像偏色問題，在灰度世界法和完美反射法的基礎上，提出了一種基于Lab顏色空間的圖像偏色校正算法，實驗結果表明，該算法可以有效校正偏色的白細胞圖像。該算法也適用于其他不同類型的細胞圖像的偏色校正，具有一定的應用價值。

[1]李筱梅,楊玉寶,李承文,等．白細胞分類計數方法學比較[J]．檢驗醫學,2004,19(2):100-100．

[2]谷元保,付宇卓．一種基于灰度世界模型自動白平衡方法[J]．計算機仿真,2005,22(9):185-188．

[3]巢琳,楊鳴．基于圖像偏色檢測的自動白平衡算法研究[J]．移動通信,2015(8):80-83．

[4]徐曉昭,沈蘭蓀,劉長江．顏色校正方法及其在圖像處理中的應用[J]．計算機應用研究,2008,25(8):2250-2254．

[5]古晶．RGB到Lab顏色空間轉換[J]．廣東印刷,2009(5):11-14．

安徽高校自然科學研究重點項目（KJ2016A439）；安徽省自然科學基金（1608085MF144）；“智能感知與計算”安徽省高效科研創新平臺團隊項目。