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1、(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201410696069.2 (22)申请日 2014.11.27 G01N 33/53(2006.01) G06T 7/00(2006.01) (71)申请人 中国科学院长春光学精密机械与物 理研究所 地址 130033 吉林省长春市东南湖大路 3888 号 (72)发明人 赵建 韩希珍 孙强 张艳超 (74)专利代理机构 长春菁华专利商标代理事务 所 22210 代理人 王丹阳 (54) 发明名称 酶联免疫斑点分析装置及方法 (57) 摘要 本发明公开了一种酶联免疫斑点分析装置及 方法， 属于电子医疗仪器技术领域。解决了现有 技术中酶。
2、联斑点分析仪分析计数不够准确且不能 自动去除杂质， 医生或研究人员直接分析的方法 效率低、 不准确、 主观性强的技术问题。该装置包 括底座、 面光源、 二维运动平台、 试剂盒托盘、 试 剂盒、 环形光源固定架、 环形光源、 相机支撑架、 支 架、 相机和 PC 机， 相机拍摄面光源和环形光源照 射下的试剂盒的彩色图片， 并将彩色图片传输至 PC 机， PC 机对彩色图片进行分析处理， 完成酶联 免疫斑点分割。 该装置准确度高， 斑点分割结果更 加准确， 而且能够有效去除微孔的边缘效应和孔 内的长条杂质。 (51)Int.Cl. (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要。
3、求书2页 说明书6页 附图5页 (10)申请公布号 CN 104459101 A (43)申请公布日 2015.03.25 CN 104459101 A 1/2 页 2 1.酶联免疫斑点分析装置， 其特征在于， 包括底座(1)、 面光源(2)、 二维运动平台(3)、 试剂盒托盘 (4)、 环形光源固定架 (6)、 环形光源 (7)、 相机支撑架 (8)、 支架 (9)、 相机 (10) 和 PC 机 (11) ； 所述面光源 (2) 设定在底座 (1) 上， 所述二维运动平台 (3)、 环形光源固定架 (6) 和相 机支撑架 (8) 从下至上依次固定在支架 (9) 上， 所述试剂盒托盘 (4)。
4、 固定在二维运动平台 (3)上， 所述环形光源(7)固定在环形光源固定架(6)上， 所述相机(10)固定在相机支撑架 (8) 上， 且与 PC 机 (11) 连接 ； 所述面光源 (2)、 环形光源 (7) 和相机 (10) 镜头的光轴在一条直线上 ； 所述试剂盒 (5) 放置在试剂盒托盘 (4) 上， 且位于面光源 (2) 的上方， 环形光源 (7) 的 下方 ； PC 机 (11) 对相机 (10) 传输的每张试剂孔彩色图像进行如下处理 ： 先将彩色图像转 化成灰度图像， 然后依次对灰度图像进行边缘提取、 阈值分割， 得到第一二值图像， 再对第 一二值图像进行快速 Hough 变换， 获得。
5、试剂孔大圆圆心坐标， 然后将试剂孔大圆圆心坐标 在灰度图像中标出， 得到试剂孔大圆灰度图像， 再对试剂孔大圆灰度图像进行阈值分割， 得 到第二二值图像， 并对试剂孔大圆灰度图像依次进行扩展极小值处理、 距离变换和分水岭 分割， 得到第三二值图像， 然后将第二二值图像和第三二值图像进行逻辑与操作， 得到第 四二值图像， 对第四二值图像进行轮廓提取后， 得到轮廓提取图像， 将彩色图像与轮廓提取 图像叠加在一起， 在彩色像图上标出轮廓线 ； 所述快速 Hough 变换的过程是 ： 先设试剂孔大圆的半径为 R， 记录所有满足条件的点集 合为 Fn (xn， yn)|(R-1)2 (xn-x0)2+(y。
6、n-y0)2 (R+1)2， 设第一二值图像中满足条件的 点的个数为 N， 则 n 的取值范围为 1,N， (x0,y0) 为第一二值图像的中心点 ； 然后遍历整幅 第一二值图像， 当遇到非零点， 计算该点偏离中心点 (x0,y0) 的偏差 (Dx,Dy)， 并将所有满足 条件的点集 Fn平移 (Dx,Dy)， 得到新的点集 Mn (xn-Dx,yn-Dy) ； 再统计新的点集 Mn中的 所有点出现的次数， 记录出现次数最多的点坐标， 即为试剂孔大圆的圆心坐标。 2.根据权利要求1所述的酶联免疫斑点分析装置， 其特征在于， 所述二维运动平台(3) 与 PC 机 (11) 连接， PC 机 (1。
7、1) 控制二维运动平台 (3) 在垂直于相机 (11) 镜头的光轴的方 向运动。 3. 根据权利要求 1 所述的酶联免疫斑点分析装置， 其特征在于， 所述面光源 (2)、 环形 光源 (7) 分别与 PC 机 (11) 连接， PC 机 (11) 控制面光源 (2)、 环形光源 (7) 的开关和亮度。 4. 根据权利要求 1 所述的酶联免疫斑点分析装置， 其特征在于， 所述阈值分割的方法 为二维最大类间方差法。 5. 根据权利要求 1 所述的酶联免疫斑点分析装置， 其特征在于， 所述边缘提取的方法 为 Sobel 边缘提取。 6. 根据权利要求 1 所述的酶联免疫斑点分析装置， 其特征在于， 。
8、所述相机 (10) 为 CCD 相机或者 CMOS 相机。 7. 采用权利要求 1-6 任何一项所述的酶联免疫斑点分析装置的酶联免疫斑点分析方 法， 其特征在于， 包括以下步骤 ： 相机 (10) 依次拍摄面光源 (2) 和环形光源 (7) 同时照射下的试剂盒 (5) 的每个试剂 孔， 并将得到的彩色图像传输至 PC 机 (11)， PC 机 (11) 对每张彩色图像进行处理， 处理过程 权 利 要 求 书 CN 104459101 A 2 2/2 页 3 如下 ： 步骤一、 PC 机 (11) 将彩色图像转换成灰度图像 ； 步骤二、 PC 机 (11) 对灰度图像进行边缘提取、 阈值分割， 。
9、得到第一二值图像 ； 步骤三、 PC 机 (11) 对第一二值图像进行快速 Hough 变换， 获得试剂孔大圆圆心坐标 ； 所述快速 Hough 变换的步骤如下 ： a、 设试剂孔大圆的半径为R， 记录所有满足条件的点集合为Fn(xn， yn)|(R-1)2(xn -x0)2+(yn-y0)2(R+1)2， 设第一二值图像中满足条件的边缘点的个数为N， 则n的取值范围 为 1,N， (x0,y0) 为第一二值图像的中心点 ； b、 遍历整幅第一二值图像， 当遇到非零点时， 计算该点偏离中心点 (x0,y0) 的 偏差 (Dx,Dy)， 并将 a 中所有满足条件的点集 Fn平移 (Dx,Dy)，。
10、 得到新的点集 Mn (xn-Dx,yn-Dy) ； c、 统计新的点集 Mn中的所有点出现的次数， 记录出现次数最多的点坐标， 即为试剂孔 大圆的圆心坐标 ； 步骤四、 PC 机 (11) 将试剂孔大圆圆心坐标在灰度图像中标出， 得到试剂孔大圆灰度图 像 ； 步骤五、 PC 机 (11) 对试剂孔大圆灰度图像进行阈值分割， 得到第二二值图像， 并对 试剂孔大圆灰度图像依次进行扩展极小值处理、 距离变换及分水岭分割， 得到第三二值图 像 ； 步骤六、 PC 机 (11) 将第二二值图像和第三二值图像进行逻辑与操作， 得到第四二值图 像 ； 步骤七、 PC 机 (11) 对第四二值图像进行轮廓提。
11、取， 得到轮廓提取图像， 将彩色图像与 轮廓提取图像叠加在一起， 在彩色图像上标出轮廓线， 即完成酶联免疫斑点的分割。 权 利 要 求 书 CN 104459101 A 3 1/6 页 4 酶联免疫斑点分析装置及方法 技术领域 0001 本发明涉及一种酶联免疫斑点分析装置及方法， 属于电子医疗仪器技术领域。 背景技术 0002 随着酶免疫分析技术在医学及生物学领域的广泛应用， 使体外检测各种细胞因 子和抗体研究有了新的突破。在研究免疫应答机制时， 以往人们常用酶联免疫吸附试验 (ELISA) 检测体液中游离的细胞因子 (CK) 或抗体， 但由于游离的循环抗体或 CK 半衰期不 同， 使之在体液。
12、中不断地被代谢或与靶器官结合， 而不能确切地反应体内抗体及 CK 水平。 90 年代中期， Sedgwick、 Holt 和 Czerkinsky 等根据 ELISA 技术的基本原理， 建立了体外检 测特异性抗体分泌细胞和 CK 分泌细胞的固相酶联免疫斑点 (ELISPOT) 技术。 0003 酶联免疫斑点 (ELISPOT) 技术由于具有较高的敏感性和特异性， 操作简单方便， 已日益成为免疫学研究的主流技术， 被广泛应用于免疫学相关各领域。而对于酶联免疫斑 点的分析， 是该技术发展不可或缺的一个环节。现有技术中， 主要采用酶联斑点分析仪， 该 分析仪分析计数不够准确且不能自动去除杂质， 所以。
13、没有得到广泛应用， 现在医生或研究 人员直接通过人眼观察每个斑点的特征并数斑点个数， 这样不但极大的降低了检测效率， 其读取结果也不准确， 存在很大的主观性。 发明内容 0004 本发明的目的是解决现有技术中酶联斑点分析仪分析计数不够准确且不能自动 去除杂质， 医生或研究人员直接分析的方法效率低、 不准确、 主观性强的技术问题， 提供一 种酶联免疫斑点分析装置及方法。 0005 本发明解决上述技术问题采用的技术方案如下。 0006 酶联免疫斑点分析装置， 包括底座、 面光源、 二维运动平台、 试剂盒托盘、 环形光源 固定架、 环形光源、 相机支撑架、 支架、 相机和 PC 机 ； 0007 所。
14、述面光源设定在底座上， 所述二维运动平台、 环形光源固定架和相机支撑架从 下至上依次固定在支架上， 所述试剂盒托盘固定在二维运动平台上， 所述环形光源固定在 环形光源固定架上， 所述相机固定在相机支撑架上， 且与 PC 机连接 ； 0008 所述面光源、 环形光源和相机镜头的光轴在一条直线上 ； 0009 所述试剂盒放置在试剂盒托盘上， 且位于面光源的上方， 环形光源的下方 ； 0010 PC 机对相机传输的每张试剂孔彩色图像进行如下处理 ： 先将彩色图像转化成灰 度图像， 然后依次对灰度图像进行边缘提取、 阈值分割， 得到第一二值图像， 再对第一二值 图像进行快速 Hough 变换， 获得试。
15、剂孔大圆圆心坐标， 然后将试剂孔大圆圆心坐标在灰度 图像中标出， 得到试剂孔大圆灰度图像， 再对试剂孔大圆灰度图像进行阈值分割， 得到第 二二值图像， 并对试剂孔大圆灰度图像依次进行扩展极小值处理、 距离变换和分水岭分割， 得到第三二值图像， 然后将第二二值图像和第三二值图像进行逻辑与操作， 得到第四二值 图像， 对第四二值图像进行轮廓提取后， 得到轮廓提取图像， 将彩色图像与轮廓提取图像叠 说 明 书 CN 104459101 A 4 2/6 页 5 加在一起， 在彩色图像上标出轮廓线 ； 0011 所述快速 Hough 变换的过程是 ： 先设试剂孔大圆的半径为 R， 记录所有满足条件的 点。
16、集合为 Fn (xn， yn)|(R-1)2 (xn-x0)2+(yn-y0)2 (R+1)2， 设第一二值图像中满足条 件的点的个数为 N， 则 n 的取值范围为 1,N， (x0,y0) 为第一二值图像的中心点 ； 然后遍历 整幅第一二值图像， 当遇到非零点， 计算该点偏离中心点 (x0,y0) 的偏差 (D x,Dy)， 并将所 有满足条件的点集 Fn平移 (D x,Dy)， 得到新的点集 Mn (xn-D x,yn-Dy) ； 再统计新的点 集 Mn中的所有点出现的次数， 记录出现次数最多的点坐标， 即为试剂孔大圆的圆心坐标。 0012 进一步的， 所述二维运动平台与 PC 机连接， 。
17、PC 机控制二维运动平台在垂直于相机 镜头的光轴的方向运动。 0013 进一步的， 所述面光源、 环形光源分别与 PC 机连接， PC 机控制面光源和环形光源 的开关和亮度。 0014 进一步的， 所述阈值分割的方法为二维最大类间方差法。 0015 进一步的， 所述边缘提取的方法为 Sobel 边缘提取。 0016 进一步的， 所述相机为 CCD 相机或者 CMOS 相机。 0017 采用上述酶联免疫斑点分析装置的酶联免疫斑点分析方法， 包括以下步骤 ： 0018 相机依次拍摄面光源和环形光源同时照射下的试剂盒的每个试剂孔， 并将得到的 彩色图像传输至 PC 机， PC 机对每张彩色图像进行处。
18、理， 处理过程如下 ： 0019 步骤一、 PC 机将彩色图像转换成灰度图像 ； 0020 步骤二、 PC 机对灰度图像进行边缘提取、 阈值分割， 得到第一二值图像 ； 0021 步骤三、 PC 机对第一二值图像进行快速 Hough 变换， 获得试剂孔大圆圆心坐标 ； 0022 所述快速 Hough 变换的步骤如下 ： 0023 a、 设试剂孔大圆的半径为 R， 记录所有满足条件的点集合为 Fn (xn， yn)|(R-1) 2(x n-x0) 2+(y n-y0) 2(R+1)2， 设第一二值图像中满足条件的边缘点的个数为N， 则n的取 值范围为 1,N， (x0,y0) 为第一二值图像的中。
19、心点 ； 0024 b、 遍历整幅第一二值图像， 当遇到非零点时， 计算该点偏离中心点 (x0,y0) 的偏 差 (D x,Dy)， 并将 a 中所有满足条件的点集 Fn平移 (D x,Dy)， 得到新的点集 Mn (xn-D x,yn-Dy) ； 0025 c、 统计新的点集 Mn中的所有点出现的次数， 记录出现次数最多的点坐标， 即为试 剂孔大圆的圆心坐标 ； 0026 步骤四、 PC 机将试剂孔大圆圆心坐标在灰度图像中标出， 得到试剂孔大圆灰度图 像 ； 0027 步骤五、 PC 机对试剂孔大圆灰度图像进行阈值分割， 得到第二二值图像， 并对试剂 孔大圆灰度图像依次进行扩展极小值处理、 。
20、距离变换及分水岭分割， 得到第三二值图像 ； 0028 步骤六、 PC 机将第二二值图像和第三二值图像进行逻辑与操作， 得到第四二值图 像 ； 0029 步骤七、 PC 机对第四二值图像进行轮廓提取， 将彩色图像与轮廓图像叠加在一起， 标出轮廓线， 即完成酶联免疫斑点的分割。 0030 与现有技术相比， 本发明的有益效果 ： 0031 1、 本发明的试剂孔内酶联免疫斑点分析装置及方法采用改进的快速 Hough 变换 说 明 书 CN 104459101 A 5 3/6 页 6 检测试剂孔大圆， 大大提高了检测速度， 同时提高了准确度 ； 0032 2、 本发明的试剂孔内酶联免疫斑点分析装置及方。
21、法， 斑点分割结果更加准确， 而 且能够有效去除微孔的边缘效应和孔内的长条杂质 ； 0033 3、 本发明的试剂孔内酶联免疫斑点分析装置功能齐全， 自动化程度高， 操作简单， 实用性强。 附图说明 0034 图 1 是本发明的酶联免疫斑点分析装置的结构示意图 ； 0035 图 2 是本发明对试剂孔大圆的分析方法流程图 ； 0036 图 3 是本发明对试剂孔大圆的检测结果图 ； 0037 图 4 是本发明试剂孔内的酶联免疫斑点分析方法的流程图 ； 0038 图 5 是本发明对试剂孔内酶联免疫斑点的分割结果图。 0039 具体实施方法 0040 下面结合附图对本发明作进一步说明。 0041 如图 。
22、1 所示， 本发明的酶联免疫斑点分析装置， 包括底座 1、 面光源 2、 二维运动平 台 3， 试剂盒托盘 4、 试剂盒 5、 环形光源固定架 6、 环形光源 7、 相机支撑架 8、 支架 9、 相机 10 和 PC 机 11 ； 其中， 面光源 2 固定在底座 1 上， 二维运动平台 3、 环形光源固定架 6 和相机支 撑架 8 从下至上依次固定在支架 9 上， 试剂盒托盘 4 固定在二维运动平台 3 上， 环形光源 7 固定在环形光源固定架6上， 相机10固定在相机支撑架8上， 且与PC机11连接 ； 面光源2、 环形光源 7 和相机 10 镜头的光轴在一条直线上 ； 试剂盒 5 放置在试。
23、剂盒托盘 4 上， 且位于 面光源 2 的上方， 环形光源 7 的下方 ； 由相机 10 采集试剂盒 5 内每个试剂孔的彩色图像， 并 传送到PC机11进行分析处理 ； PC机11对相机10传输的每张彩色图像进行如下处理 ： 先将 彩色图像转化成灰度图像， 然后依次对灰度图像进行边缘提取、 阈值分割， 得到第一二值图 像， 再对第一二值图像进行快速 Hough 变换， 获得试剂孔大圆圆心坐标， 然后将试剂孔大圆 圆心坐标在灰度图像中标出， 得到试剂孔大圆灰度图像， 再对试剂孔大圆灰度图像进行阈 值分割， 得到第二二值图像， 并对试剂孔大圆灰度图像依次进行扩展极小值处理、 距离变换 和分水岭分割。
24、， 得到第三二值图像， 然后将第二二值图像和第三二值图像进行逻辑与操作， 得到第四二值图像， 对第四二值图像进行轮廓提取后， 得到轮廓提取图像， 将彩色图像与轮 廓提取图像叠加在一起， 在彩色像图上标出轮廓线 ； 0042 所述快速 Hough 变换的过程是 ： 先设试剂孔大圆的半径为 R， 记录所有满足条件的 点集合为 Fn (xn， yn)|(R-1)2 (xn-x0)2+(yn-y0)2 (R+1)2， 设第一二值图像中满足条 件的点的个数为 N， 则 n 的取值范围为 1,N， (x0,y0) 为第一二值图像的中心点 ； 然后遍历 整幅第一二值图像， 当遇到非零点， 计算该点偏离中心点。
25、 (x0,y0) 的偏差 (D x,Dy)， 并将所 有满足条件的点集 Fn平移 (D x,Dy)， 得到新的点集 Mn (xn-D x,yn-Dy) ； 再统计新的点 集 Mn中的所有点出现的次数， 记录出现次数最多的点坐标， 即为试剂孔大圆的圆心坐标。 0043 本发明中， 采用面光源 2 和环形光源 7 同时照明既可以适应不同类型试剂盒 ( 透 明试剂盒和不透明 PVDF 试剂盒 )， 提高图像的对比度， 又可以消除试剂孔壁造成的幻影。 0044 本发明中， 二维运动平台 3 与 PC 机 11 连接， PC 机 11 控制二维运动平台 3 在垂直 于相机 11 镜头的光轴的方向运动 ；。
26、 面光源 2、 环形光源 7 分别与 PC 机 11 连接， PC 机 11 控 说 明 书 CN 104459101 A 6 4/6 页 7 制面光源 2、 环形光源 7 的开关和亮度。相机 10 可以采用 CCD 相机或者 CMOS 相机。 0045 结合图 2、 图 4 说明本发明采用上述装置进行酶联免疫斑点分析的方法 ： 0046 首先相机依次拍摄面光源和环形光源同时照射下的试剂盒 5 的每个试剂孔并将 得到的彩色图像传输至 PC 机 11， PC 机 11 对每张彩色图像进行处理， 处理过程主要包括对 试剂孔大圆的分析方法和对试剂孔内酶联免疫斑点的分割 ： 0047 对试剂孔大圆的分。
27、析方法， 具体步骤为 ： 0048 步骤一、 PC 机 11 将彩色图像转换成灰度图像 ； 0049 由于 CCD 彩色相机或者 CMOS 相机采集到的彩色图像数据量非常大， 不利于 后续处理， 所以先将彩色图像 colorimage 转化成灰度图像 grayimage。grayimage 0.21010*R+0.598*G+0.114*B ； 其中 R 为 colorimage 的红色通道， G 为 colorimage 的绿色 通道， B 为 colorimage 的蓝色通道。 0050 步骤二、 对灰度图像进行 Sobel 边缘提取 ； 0051 Sobel 算子是边缘提取时最常用的一种。
28、算子， 计算简单， 提取效果好 ； 其卷积模板 是两个 33 的卷积核， 主要强调中心像素的 4 领域对其的影响， 消弱 4 个对角近邻像素对 其的作用， 它具有方向性， 在水平方向和垂直方向形成最强烈的边缘。 0052 0053 步骤三、 对边缘提取之后的图像进行阈值分割， 得到第一二值图像 ； 0054 由于图像经边缘提取之后亮度降低， 且伴有噪声， 为了抑制噪声， 同时突出边缘信 息， 需要对图像进行阈值分割 ； 该阈值分割方法必须鲁棒性好， 分割准确， 才能保证下一步 检测的大圆准确 ； 本发明采用的方法是二维最大类间方差法。 0055 步骤四、 对第一二值图像进行改进的快速 Houg。
29、h 变换， 获得试剂孔大圆圆心坐标 ； 0056 检测圆最常用的方法是基于 Hough 变换的累计方法， 该类方法首先利用 Hough 变 换实现从图像空间到圆描述参数空间的映射， 然后在参数空间中进行峰值检测提取圆参 数 ； 该类方法具有抗噪性能好、 鲁棒性强的优点， 但计算复杂度高 ； 本发明为了利用该方法 的优点， 克服缺点， 采用了改进的快速 Hough 变换方法， 具体步骤如下 ： 0057 a、 设试剂孔大圆的半径为 R， 记录所有满足条件的点集合 Fn (xn， yn)|(R-1)2 (xn-x0)2+(yn-y0)2 (R+1)2， 设第一二值图像图像中满足条件的边缘点的个数为。
30、 N， 则 n 的 取值范围为 1,N， (x0,y0) 为图像的中心点 ； 0058 b、 遍历整幅第一二值图像， 当遇到非零点时， 计算该点偏离中心点 (x0,y0) 的偏差 (D x,Dy)， 并将步骤 a 中所有满足条件的点集 Fn平移 (D x,Dy)， 得到新的点集 Mn (xn-D x,yn-Dy) ； 0059 c、 统计新的点集 Mn中的所有点出现的次数， 记录出现次数最多的点坐标 (xcenter,ycenter)， 即为试剂孔大圆的圆心坐标。 0060 步骤五、 在原始灰度图像上标记试剂孔大圆的圆心坐标， 得到试剂孔大圆灰度图 像。如图 3 所示， 红色线标出的即为上述方。
31、法检测出的试剂孔大圆， 将圆外的干扰信息删 说 明 书 CN 104459101 A 7 5/6 页 8 除， 圆内的有用信息保存起来。 0061 所述对试剂孔内酶联免疫斑点的分割方法， 具体步骤为 ： 0062 步骤一、 对试剂孔大圆灰度图像进行阈值分割， 得到第二二值图像 ； 0063 由于图像光照不均匀及图像内的酶联免疫斑点颜色深浅不同， 为了完全将酶联免 疫斑点与背景分开， 本发明仍然采用二维最大类间方差法， 该方法的优点是可以将颜色深 浅不一的目标与背景进行分割， 缺点是对于距离近的目标却难以分隔开。利用该算法的优 点， 能够识别试剂孔的边缘效应和试剂孔内的长条杂质， 从而去除两者的。
32、干扰， 为了弥补其 缺点， 所以采用了下述方法进一步处理。 0064 步骤二、 并对试剂孔大圆灰度图像进行扩展极小值处理， 得到标记图像 ； 0065 极小值对应暗目标 , 极大值对应亮目标， 扩展极小值 Emin为对应于 h 极小值变换 的区域极小值。区域极小值是像素的连通成分 , 不限于单像素。图像 f 在高度 t 处的区域 极小值 M 是像素值为 t 且外部边缘像素值严格大于 t 的像素连通成分 , 记为 Rmint(f) ； 原始 图像的区域极值可标记出相关和不相关的图像特征， h 极小值变换抑制了所有深度大于等 于给定阈值级 h 的极小值 , 可通过在 f+h 中对 f 进行腐蚀重建。
33、实现 式中 Hminh(f) 为 h 极小值，为从标记图像 f+h 中对掩模图像 f 进行腐蚀重建。则 扩展极小值公式 ： Eminh(f) Rmin(Hminh(f)。扩展极小值标记后的图像记为 fm， p 为 fm上的 像素点 , 则有 0066 步骤三、 对标记图像进行距离变换， 得到梯度幅值图像 ； 0067 距离变换是对二值图像的一种操作运算 , 它将一幅二值图像转换为一幅灰度图 像。经扩展极小值标记后的图像是一个二维数组 , 记为 fm aij， 其中 aij 1 的像素对 应目标， aij 0 的像素对应背景。 0068 设B(x,y)|axy1为目标点集合,则距离变换就是对fm。
34、中所有像素点(i,j) 求 0069 步骤四、 对梯度幅值图像进行分水岭分割， 得到第三二值图像 ； 0070 分水岭算法是一种基于数学形态学和区域分割的经典算法， 其生成的分割结果较 稳定， 其最大的优点是可以分割距离近的斑点， 但容易产生过分割。为了克服其缺点， 本发 明结合了二维最大类间方差法， 具体实现如步骤六。 0071 步骤五、 将第二二值图像和第三二值图像进行逻辑与操作， 得到第四二值图像 ； 0072 该步骤即体现了将二维最大类间方差法与基于分水岭变换的分割算法相结合的 综合效果， 既发挥了各自的优点， 又相互弥补了缺点， 既能将试剂孔的边缘效应和长条杂质 去除， 又能将距离近。
35、的斑点分割开 ； 0073 步骤六、 对第四二值图像进行轮廓提取 ； 0074 轮廓提取的目的是将分割出的斑点的边缘画出来， 以便在原始图像上标记。 0075 步骤七、 将原始彩色图像与轮廓图像叠加在一起， 轮廓线用绿色标出， 即完成酶联 免疫斑点的分割， 如图 5 所示。 0076 显然， 以上实施方式的说明只是用于帮助理解本发明的核心思想。 应当指出， 对于 所述技术领域的普通技术人员来说， 在不脱离本发明原理的前提下， 还可以对本发明进行 说 明 书 CN 104459101 A 8 6/6 页 9 若干改进和修饰， 这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。 说 明 书 CN 104459101 A 9 1/5 页 10 图 1 说 明 书 附 图 CN 104459101 A 10 2/5 页 11 图 2 说 明 书 附 图 CN 104459101 A 11 3/5 页 12 图 3 说 明 书 附 图 CN 104459101 A 12 4/5 页 13 图 4 说 明 书 附 图 CN 104459101 A 13 5/5 页 14 图 5 说 明 书 附 图 CN 104459101 A 14 。