Detección de espermatozoides
Implementación de la transformada de Hough generalizada
A partir de imágenes de campo claro de espermatozoides humanos extraídas mediante un microscopio multifocal, se busca realizar una detección de los mismos usando la herramienta de la Transformada de Hough Generalizada.
Dado que dicha herramienta realiza la búsqueda de figuras por su forma, es necesario aplicar un pre procesamiento antes de aplicar la transformada para resaltar los bordes y binarizar la imagen.
Luego la búsqueda se realiza detectando la forma de las cabezas de los espermatozoides. Para esto se utilizaron templates elípticos, ya que estos se asemejan a la forma buscada. Para realizar una mayor detección se utilizaron elipses de distintos tamaños y orientaciones.
Una vez obtenida la imagen correspondiente al espacio de Hough, se hace una detección de máximos. La posición de estos máximos determinan las ubicaciones de los posibles espermatozoides encontrados.
Procesamiento previo de las imagenes
La detección mediante la GHT se aplica a imágenes binarias con trazos finos, ya que se busca una correlación en la imagen con la forma del template. Por lo tanto, se realiza un pre-procesamiento a las imágenes a las cuales se les quiere aplicar la transformada.
Partiendo de imágenes grises, una forma de filtrar el ruido sin que los bordes se vean muy afectados es utilizando un filtro de mediana.
Luego el siguiente paso sería aplicar un detector de bordes. El método elegido para la detección de bordes es Sobel. Dicho filtro es un operador diferencial discreto que calcula aproximadamente el gradiente de la función de intensidad de la imagen. Para cada punto obtenemos la magnitud del cambio en la intensidad en la dirección horizontal y vertical. Con esto se calcula el valor del cambio de intensidad total, tomando el módulo de lo aportado por estas dos componentes.
Luego se debe obtener una imagen binaria donde sea posible visualizar los bordes a una misma intensidad diferente del fondo. Para ello se utiliza el algoritmo de Otsu. Este algoritmo asume que hay dos clases de pixeles, los que están por debajo de un umbral en el histograma y los que están por encima, de esta forma asigna el valor cero a los que se encuentran por debajo y un a los demás. Para hallar el umbral óptimo se minimiza la dispersión dentro de las clases pero al mismo tiempo que se maximiza entre clases diferentes.
Por lo tanto, luego de aplicar Otsu se obtiene una imagen binaria.
Muchas veces los trazos que quedan son gruesos y esto puede afectar la detección introduciendo falsos positivos. Lo mejor es que los bordes resaltados y binarizados tengan un grosor de un pixel, para que la detección sea efectivamente cuando el template coincide con la figura de la imagen y no cuando este se encuentra contenido dentro de la figura más de una vez.
Para lograr el afinamiento de los trazos primero se rellenan los agujeros dentro de imágenes cerradas y luego con una ventana en forma de cruz con largo 3x3, se recorre la imagen y se cambia el valor de los pixeles internos (cuando los pixeles dentro de la ventana son todos distintos de cero) al valor cero.
En resumen, el pre-procesamiento consta de: un filtro de mediana para sacar el ruido, un filtro de Sobel para dejar solo los bordes, una binarización utilizando el método de Otsu, luego se rellenan los agujeros y por último se toma el borde de ancho un pixel de las figuras que quedan. Sobre esta imagen pre-procesada se aplicara el método de GHT para la detección.
Para el caso de las imágenes de campo claro de espermatozoides se observó que el resultado final mejoraba en el sentido de que las figuras eran de una forma más suave, si se aplicaba el filtro de mediana después de aplicar Sobel en vez de antes. En la siguiente figura se observan los resultados
Búsqueda de espermatozoides
Para la detección de espermatozoides se utilizan las imágenes obtenidas mediante el pre-procesamiento. La idea es lograr la detección buscando figuras elípticas en ellas. Es decir, los templates utilizados son elipses, y se asume que las elipses detectadas en la imagen deben pertenecer a la cabeza de un espermatozoide.
Para intentar encontrar la mayor cantidad de espermatozoides posibles en una imagen, se debe construir un banco de templates apropiado. Por lo tanto, el banco de templates debe contar con elipses de distintos tamaños y orientaciones. A continuación se muestran algunos de los templates utilizados.
Una vez que se obtienen las imágenes pre-procesada y el banco de templates, se realiza la transformación por el método de GHT. De esta manera se obtienen las imágenes correspondientes al espacio de Hough.
Ahora se deben hallar los máximos en la imagen del espacio de Houg. Para ello, primero se debe umbralizar de esta manera se separan los puntos donde la correlación supera cierto valor. Luego se aplica un etiquetado a la imagen umbralizada y se deja solo el máximo valor de una misma etiqueta. Esto último es para obtener solo un pixel máximo y no toda una región.
Este procedimiento de transformar y detectar los máximos se hace para un banco de templates, y luego se muestra el resultado de todo el banco aplicado a una imagen.