面向组织病理学图像的颜色迁移算法

摘要

颜色迁移是组织病理学图像颜色预处理中的重要环节.为了解决颜色迁移过程中某些重要结构颜色改变的问题,在保结构颜色迁移(structure-preserving color normalization,SPCN)算法基础上融合聚类过程,并结合稀疏非负矩阵分解(sparse non-negative matrix factorization,SNMF)提出K均值稀疏非负矩阵分解基组合(K-means and SNMF basis combination,KSBC)算法.首先通过K均值算法对图像聚类,根据聚类中心识别细胞结构;然后求解稀疏非负矩阵分解模型得到染色基和结构矩阵,根据聚类结果对结构矩阵和染色基准确组合.KSBC算法承袭了SPCN算法的特性,又能灵活地迁移和保留原图像结构颜色.在组织病理学图像数据库中进行对比实验,KSBC算法在图像质量评估指标上优于直方图匹配,Reinhard,Macenko,SPCN和高阶矩算法,并提高残差神经网络的泛化性能.