Nhận xét chung ở các phương pháp trình bày ở trên:
Ảnh nhị phân được chọn để xử lý đều vì các phương pháp chủ yếu xác định thông tin hình dạng và kích thước của đối tượng;
Do kích thước đối tượng biến động, các mô hình bổ sung được yêu cầu xây dựng
để phục vụ việc dò tìm, dẫn đến chi phí tính toán nâng cao
Thông tin đường biên của đối tượng mang tính chất quan trọng quyết định hình dạng của tế bào.
Bên cạnh đó, thông tin về diện tích trung bình của các tế bào đơn lẻ cũng được quan tâm trong các phương pháp.
Thông qua việc tìm hiểu các phương pháp cũng nhưđánh giá và nhận xét từng phương pháp này, chúng tôi đề nghị một kỹ thuật khác. Ý tưởng xuất phát từ công trình dựa trên phương pháp phân tách theo mô hình, song cách thức hoàn toàn khác. Quan sát cách con người được huấn luyện trong việc phán đoán và phân tích hình ảnh để phân tách tế bào, chúng ta thấy rằng: (1) đầu tiên con người sẽđược học nhiều mẫu hình tế
bào đơn lẻ và tổng hợp thành một kiến thức trừu tượng; (2) sau đó, bằng cách dò tìm tuyến tính trên toàn bộ hình ảnh, (3) khi bắt gặp một vùng có độ tương tự cao với hình
ảnh đã được học, người ta sẽ chọn vùng đó là tế bào.
Nhưng nếu làm đúng quy trình này cho máy tính sẽ mất rất nhiều chi phí tính toán, vì phải thực hiện phép so khớp ảnh thí nghiệm với ảnh mô hình rất nhiều lần, theo phương pháp trượt cửa sổ (sliding window). Con người thực hiện nhanh hơn vì biết cách bỏ qua các vùng không khả quan và xác định nhanh các trung tâm của đối tượng
để so sánh với mô hình mẫu. Để giảm thiểu chi phí tính toán của máy tính, cần xác
định các trung tâm điểm của đối tượng để thực hiện so khớp một làn vùng đối tượng này với hình mẫu. Quan sát và so sánh hình ảnh đầu vào và hình ảnh biến đổi theo không gian khoảng cách (Euclidean distance transform), ta nhận thấy các điểm trung tâm của đối tượng là các điểm có giá trị lớn tương ứng trong hình ảnh biến đổi. (Hình 4-11)
(a) (b)
Hình 4-11. So sánh hình ảnh gốc và hình ảnh biến đổi theo không gian khoảng cách
(a) Anh gốc và các điểm trung tâm (b) Hình ảnh qua phép biến đổi theo không gian khoảng cách Như vậy ta có cách xác định các điểm trung tâm như sau:
Gọi N là tập 8-điểm liền kề xung quanh điểm ảnh (x, y) và
D là hình ảnh biến đổi theo không gian khoảng cách của hình I. Tập trung tâm điểm Icđược tính theo công thức sau:
0 , : 1 xy xy ij c i j N D D I (4-3)
Nghĩa là, điểm ảnh được xác định là có khả năng là trung tâm điểm của vùng đối tượng khi và chỉ khi không tồn tại điểm ảnh nào xung quanh nó lớn hơn nó (với giá trị xét là giá trị của hình ảnh biến đổi theo không gian khoảng cách).
Hình 4-12. Cấu tạo đối tượng tế bào hình thành nhiều điểm có khả năng là trung tâm điểm
Khi có được tập điểm Ic có khả năng là điểm trung tâm, độ đo đường biên được đưa vào mỗi điểm trung tâm, được gọi là độ bao phủ của điểm này.
Độ bao phủđược định nghĩa như sau:
Gọi R là tập hợp các điểm của đường tròn có tâm là điểm trung tâm (x, y), bán kính
được tính là độ lớn của của giá trị điểm (x, y) trong D, với D là hình ảnh biến đổi theo không gian khoảng cách của hình I. Độ bao phủ của điểm này được tính theo công thức sau: max , max max , , ij i j i j R xy P D W P D (4-4) Nghĩa là, nếu đường tròn đi qua các điểm biên của đối tượng càng nhiều, thì độ bao phủ của điểm trung tâm càng lớn. Đây được xem là một heuristic để hạn chế việc lựa chọn sai lầm các tâm điểm có giá trị cao nhưng lại không phải là tâm điểm đúng của
đối tượng, khi các đối tượng dính chùm với nhau; hoặc trong trường hợp các điểm trung tâm có cùng độ lớn thì sẽưu tiên chọn điểm có độ bao phủ lớn hơn. Hình 4-13
Hình 4-13. So sánh tương quan hình ảnh gốc và hình ảnh biến đổi
Đường kể trên cho thấy sự sai lệch nếu chọn điểm có giá trị cao.
Đường kẻ dưới cho thấy các các điểm trung tâm có thể có giá trị bằng nhau.
Do các thông tin cần thiết để dò tìm và phân tách khá đầy đủ, nên việc xây dựng một mô hình để so khớp là không cần thiết. Ngoài ra, việc xây dựng mô hình sẽ gặp lại vấn
đề lựa chọn kích thước và nảy sinh nhiều chi phí tính toán giống như phương pháp của Gloria Diaz.
Với giả thiết điểm trung tâm có độ phủ lớn nhất sẽ cấu tạo thành một đội tượng tế bào riêng lẻ, vùng tế bào này sẽđược tái tạo như sau: (1) phần riêng của vùng tế bào được tái tạo hoàn toàn, phần chung – phần dao với vùng đối tượng còn lại – được tái tạo giả định dựa vào thông tin kích thước trung bình của tế bào. Sau khi tái tạo được vùng tế
bào đơn lẻ, các điểm trung tâm nằm trong vùng này sẽ được xóa ra khỏi vùng đối tượng dính nhau. Và quá trình được tiếp tục lặp lại cho đến xét hết các điểm trung tâm. Thuật toán của quá trình phân tách được trình bày cụ thểở phần 5.5.