基于质心跟踪框架的特征关联细胞跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于质心跟踪框架的特征关联细胞跟踪方法，主要解决现有细胞跟踪方法正确率低的问题。其过程为：对视频图像进行二值化分割，提取每个细胞的中心位置；对细胞进行质心跟踪，记录细胞的跟踪轨迹；将轨迹的起始和终止坐标分别记录起始坐标集合和终止坐标集合中，选择待跟踪细胞，在待跟踪细胞的邻域匹配区域内，选择待关联细胞；采用特征关联方法对待跟踪细胞与待关联细胞进行特征关联，更新待跟踪细胞轨迹；最后循环上述步骤直到最后一帧图像，完成对所有细胞的跟踪。本发明较其它几种传统的跟踪方法，在跟踪效果及正确率方面都有提高，可用于医学显微视频图像中对运动细胞的分析。

主权项

一种基于质心跟踪框架的特征关联细胞跟踪方法，包括如下步骤：(1)对视频的每帧图像运用Otsu方法进行二值化分割，并对二值图像中的细胞区域进行标记，提取每个细胞的中心位置；(2)根据每个细胞的中心位置，对二值图像中出现的细胞进行质心跟踪，记录得到的细胞跟踪轨迹；(3)根据每个细胞的跟踪轨迹，判断二值图像是否为细胞跟踪轨迹的起始图像和终止图像，并将起始图像和终止图像中细胞轨迹的起始和终止坐标分别记录于起始坐标集合和终止坐标集合中；(4)根据轨迹的终止坐标集合和轨迹起始坐标集合，先对视频的相邻两帧二值图像进行判断：如果当前二值图像为细胞跟踪轨迹的终止图像，且下一帧二值图像为细胞跟踪轨迹的起始图像，则把当前二值图像中轨迹终止坐标代表的细胞作为待跟踪细胞，建立待跟踪细胞的邻域匹配区域，选择待关联细胞，如果没有待关联细胞，判定待跟踪细胞在下一帧二值图像中消失，停止对此待跟踪细胞进行跟踪；(5)采用特征关联方法对待跟踪细胞与该细胞邻域匹配区域中的待关联细胞进行特征关联跟踪，计算待跟踪细胞与每个待关联细胞的相似度，将与待跟踪细胞相似度最大的待关联细胞确定为待跟踪细胞的匹配细胞，并将此待关联细胞的跟踪轨迹作为待跟踪细胞的后续跟踪轨迹；(6)循环步骤(4)到步骤(5)直到最后一帧二值图像，完成对所有细胞的跟踪。