CN115994874A - 玻片图像处理方法、装置、玻片、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种玻片图像处理方法、装置、玻片、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取包含中心定位参数和基准色彩信息的原始玻片图像；基于所述中心定位参数，确定所述原始玻片图像对应的有效信息区域；读取所述基准色彩信息对应的基准颜色矩阵；基于所述基准颜色矩阵，对所述有效信息区域中的所述原始玻片图像进行颜色归一化处理，得到目标玻片图像。本申请不仅能够提高玻片图像的质量，还能够有效提升利用玻片图像进行后续分析与诊断的效率。

Description

玻片图像处理方法、装置、玻片、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种玻片图像处理方法、装置、玻片、计算机设备和存储介质。

背景技术

目前，主要通过采用数字病理扫描仪，针对载有组织切片或细胞切片的玻片进行图像扫描的方式，获取用于对组织切片或细胞切片所表征的病理信息，进行后续分析与诊断的全视野切片图像（Whole Slide Image，WSI）。

然而，由于全视野切片图像的图像质量，会受到切片使用的染色剂、切片的制片方式、数字病理扫描仪的成像原理、数字病理扫描仪的颜色校正方式等因素的直接影响，这使得基于现有技术获取的全视野切片图像，时常存在图像质量不稳定的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种玻片图像处理方法、装置、玻片、计算机设备和存储介质。

第一方面，本申请提供了一种玻片图像处理方法，所述方法包括：

获取包含中心定位参数和基准色彩信息的原始玻片图像；

基于所述中心定位参数，确定所述原始玻片图像对应的有效信息区域；

读取所述基准色彩信息对应的基准颜色矩阵；

基于所述基准颜色矩阵，对所述有效信息区域中的所述原始玻片图像进行颜色归一化处理，得到目标玻片图像。

在其中一个实施例中，所述中心定位参数用于表征所述原始玻片图像中的中心标识所在位置；所述基于所述中心定位参数，确定所述原始玻片图像对应的有效信息区域，包括：

采用二值化分割算法，确定所述原始玻片图像中的若干噪点所在位置；基于所述中心标识所在位置和各所述噪点所在位置，确定所述原始玻片图像对应的有效信息区域。

在其中一个实施例中，所述原始玻片图像包括细胞玻片图像；所述有效信息区域包括圆形有效信息区域；所述基于所述中心标识所在位置和各所述噪点所在位置，确定所述原始玻片图像对应的有效信息区域，包括：

将所述中心标识所在位置，作为所述圆形有效信息区域的圆心所在位置；根据各所述噪点所在位置与所述中心标识所在位置之间的相对位置关系，确定所述圆形有效信息区域的半径；基于所述圆心所在位置和所述半径，得到所述细胞玻片图像对应的所述圆形有效信息区域。

在其中一个实施例中，所述基于所述基准颜色矩阵，对所述有效信息区域中的所述原始玻片图像进行颜色归一化处理，得到目标玻片图像，包括：

将所述基准颜色矩阵进行颜色分解处理，得到若干基准颜色向量；根据各所述基准颜色向量，对所述有效信息区域中的所述原始玻片图像进行颜色转换处理，得到目标玻片图像。

在其中一个实施例中，所述基准色彩信息用于表征所述原始玻片图像中的参考色带的颜色信息；所述读取所述基准色彩信息对应的基准颜色矩阵，包括：

基于所述参考色带的颜色信息，得到所述参考色带对应的所述基准颜色矩阵。

第二方面，本申请还提供了一种玻片图像处理装置，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取包含中心定位参数和基准色彩信息的原始玻片图像；

区域定位模块，用于基于所述中心定位参数，确定所述原始玻片图像对应的有效信息区域；

矩阵读取模块，用于读取所述基准色彩信息对应的基准颜色矩阵；

结果输出模块，用于基于所述基准颜色矩阵，对所述有效信息区域中的所述原始玻片图像进行颜色归一化处理，得到目标玻片图像。

第三方面，本申请还提供了一种玻片，所述玻片的正面的两侧分别设置有标签区域和制片区域；所述制片区域用于放置细胞切片或组织切片；所述标签区域用于记录所述细胞切片或所述组织切片的相关信息；所述制片区域包括切片放置区域；

所述切片放置区域的几何中心位置设置有中心标识；所述切片放置区域的一侧外边缘处设置有参考色带；

其中，所述中心标识用于提供所述中心定位参数，所述参考色带用于提供所述基准色彩信息。

第四方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

获取包含中心定位参数和基准色彩信息的原始玻片图像；基于所述中心定位参数，确定所述原始玻片图像对应的有效信息区域；读取所述基准色彩信息对应的基准颜色矩阵；基于所述基准颜色矩阵，对所述有效信息区域中的所述原始玻片图像进行颜色归一化处理，得到目标玻片图像。

第五方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取包含中心定位参数和基准色彩信息的原始玻片图像；基于所述中心定位参数，确定所述原始玻片图像对应的有效信息区域；读取所述基准色彩信息对应的基准颜色矩阵；基于所述基准颜色矩阵，对所述有效信息区域中的所述原始玻片图像进行颜色归一化处理，得到目标玻片图像。

第六方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取包含中心定位参数和基准色彩信息的原始玻片图像；基于所述中心定位参数，确定所述原始玻片图像对应的有效信息区域；读取所述基准色彩信息对应的基准颜色矩阵；基于所述基准颜色矩阵，对所述有效信息区域中的所述原始玻片图像进行颜色归一化处理，得到目标玻片图像。

上述玻片图像处理方法、装置、玻片、计算机设备和存储介质，首先，获取包含中心定位参数和基准色彩信息的原始玻片图像。然后，基于中心定位参数，确定原始玻片图像对应的有效信息区域。接着，读取基准色彩信息对应的基准颜色矩阵。最后，基于基准颜色矩阵，对有效信息区域中的原始玻片图像进行颜色归一化处理，得到目标玻片图像。本申请通过获取包含中心定位参数和基准色彩信息的原始玻片图像，实现了针对原始玻片图像对应的有效信息区域的准确定位，以及针对有效信息区域中的原始玻片图像的颜色分布情况的高效调整，不仅能够提高玻片图像的质量，还能够有效提升利用玻片图像进行后续分析与诊断的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为一个实施例中提供的一种玻片图像处理方法的流程示意图；

图2为一个实施例中原始玻片图像对应的有效信息区域的具体方式的流程示意图；

图3为一个实施例中细胞玻片图像对应的圆形有效信息区域的具体方式的流程示意图；

图4为一个实施例中有效信息区域中的原始玻片图像进行颜色转换处理的具体方式的流程示意图；

图5为一个实施例中提供的一种玻片图像处理装置的结构框图；

图6为一个实施例中提供的一种玻片的具体表现形式示意图；

图7为一个实施例中提供的一种载有宫颈液基细胞切片的玻片的具体表现形式示意图；

图8为一个实施例中提供的在实际应用中确定原始玻片图像中的若干噪点所在位置的具体方式示意图；

图9为一个实施例中提供的在实际应用中细胞玻片图像对应的圆形有效信息区域的具体方式示意图；

图10为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

在此使用时，单数形式的“一”、“一个”和“所述/该”也可以包括复数形式，除非上下文清楚指出另外的方式。还应当理解的是，术语“包括/包含”或“具有”等指定所陈述的特征、整体、步骤、操作、组件、部分或它们的组合的存在，但是不排除存在或添加一个或更多个其他特征、整体、步骤、操作、组件、部分或它们的组合的可能性。同时，在本说明书中使用的术语“和/或”包括相关所列项目的任何及所有组合。

本申请实施例提供的玻片图像处理方法，可以应用于终端或服务器执行。其中，数据存储系统可以存储服务器需要处理的数据；数据存储系统可以集成在服务器上，也可以放在云上或其他网络服务器上；终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、平板电脑；服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图1所示，提供了一种玻片图像处理方法，以该方法应用于终端执行为例进行说明，包括以下步骤：

步骤S110，获取包含中心定位参数和基准色彩信息的原始玻片图像。

本步骤中，原始玻片图像，是指对载有组织切片或细胞切片的玻片进行图像扫描，获取得到的原始玻片图像；中心定位参数，是指原始玻片图像中包含的中心定位参数，其具体表现形式，可以是原始玻片图像中包含的中心定位标识的所在位置；基准色彩信息，是指原始玻片图像中包含的基准色彩信息，其具体表现形式，可以是原始玻片图像中包含的参考色带所表征的基准色彩信息。

在实际应用中，可以采用配置有上述中心定位标识和上述参考色带的玻片，装载组织切片或细胞切片，进而使得在针对该玻片进行图像扫描后，能够获取得到包含中心定位参数和基准色彩信息的原始玻片图像；用于针对载有组织切片或细胞切片的玻片进行图像扫描的设备，可以是数字病理扫描仪。

步骤S120，基于中心定位参数，确定原始玻片图像对应的有效信息区域。

本步骤中，中心定位参数，是指原始玻片图像中包含的中心定位参数，其具体表现形式，可以是原始玻片图像中包含的中心定位标识的所在位置；原始玻片图像对应的有效信息区域，是指基于原始玻片图像中包含的中心定位参数，确定的原始玻片图像对应的有效信息区域。

在实际应用中，基于中心定位参数，确定原始玻片图像对应的有效信息区域的具体方式，可以是基于原始玻片图像中包含的中心定位标识的所在位置，针对原始玻片图像中的有效信息区域的范围进行定位，进而确定原始玻片图像对应的有效信息区域。

步骤S130，读取基准色彩信息对应的基准颜色矩阵。

本步骤中，基准色彩信息，是指原始玻片图像中包含的基准色彩信息，其具体表现形式，可以是原始玻片图像中包含的参考色带所表征的基准色彩信息；基准颜色矩阵，是指基于原始玻片图像中包含的基准色彩信息的读取结果，获取得到的基准色彩信息中的基准颜色矩阵。

在实际应用中，读取基准色彩信息对应的基准颜色矩阵的具体方式，可以是基于原始玻片图像中包含的参考色带所表征的基准色彩信息的读取结果，获取得到的原始玻片图像中包含的参考色带中的基准颜色矩阵。

步骤S140，基于基准颜色矩阵，对有效信息区域中的原始玻片图像进行颜色归一化处理，得到目标玻片图像。

本步骤中，基准颜色矩阵，是指基于原始玻片图像中包含的基准色彩信息的读取结果，获取得到的基准色彩信息中的基准颜色矩阵；有效信息区域，是指基于原始玻片图像中包含的中心定位参数，确定的原始玻片图像对应的有效信息区域；基于基准颜色矩阵，对有效信息区域中的原始玻片图像进行颜色归一化处理的具体目的，可以是为了使得颜色归一化处理后的有效信息区域中的原始玻片图像对应的颜色分布情况，能够与基准色彩信息所表征的颜色分布相一致；目标玻片图像，是指基于基准颜色矩阵，对有效信息区域中的原始玻片图像进行颜色归一化处理后，获取得到的目标玻片图像。

上述玻片图像处理方法，首先，获取包含中心定位参数和基准色彩信息的原始玻片图像。然后，基于中心定位参数，确定原始玻片图像对应的有效信息区域。接着，读取基准色彩信息对应的基准颜色矩阵。最后，基于基准颜色矩阵，对有效信息区域中的原始玻片图像进行颜色归一化处理，得到目标玻片图像。本申请通过获取包含中心定位参数和基准色彩信息的原始玻片图像，实现了针对原始玻片图像对应的有效信息区域的准确定位，以及针对有效信息区域中的原始玻片图像的颜色分布情况的高效调整，不仅能够提高玻片图像的质量，还能够有效提升利用玻片图像进行后续分析与诊断的效率。

对于原始玻片图像对应的有效信息区域的具体方式，在一个实施例中，如图2所示，上述中心定位参数用于表征上述原始玻片图像中的中心标识所在位置；上述步骤S120具体包括：

步骤S210，采用二值化分割算法，确定原始玻片图像中的若干噪点所在位置。

本步骤中，原始玻片图像，是指对载有组织切片或细胞切片的玻片进行图像扫描，获取得到的原始玻片图像；原始玻片图像中的若干噪点所在位置，是指采用二值化分割算法，对原始玻片图像进行处理，得到原始玻片图像的处理结果之后，在原始玻片图像的处理结果中进行定位的、与原始玻片图像中表征有效信息的区域无关的各个噪点的所在位置。

在实际应用中，原始玻片图像中的若干噪点，可以是在对载有组织切片或细胞切片的玻片进行图像扫描的过程中，由于受到制片手段的差异、扫描仪的聚焦原理的不同、扫描仪的成像原理的不同等因素的影响，在获取得到的原始玻片图像中生成的若干噪点；采用二值化分割算法，确定原始玻片图像中的若干噪点所在位置的具体方式，可以是如图8所示的形式，即采用二值化分割算法，对原始玻片图像进行处理，得到原始玻片图像的处理结果之后，在原始玻片图像的处理结果中，分别定位与原始玻片图像中表征有效信息的区域无关的各个噪点的所在位置（即在原始玻片图像的处理结果中分别框选出各个噪点的所在位置）。

步骤S220，基于中心标识所在位置和各噪点所在位置，确定原始玻片图像对应的有效信息区域。

本步骤中，中心标识所在位置，是指原始玻片图像中包含的中心定位标识的所在位置；各噪点所在位置，是指原始玻片图像中的若干噪点所在位置；原始玻片图像对应的有效信息区域，是指基于中心标识所在位置和各噪点所在位置之间的相对位置关系，确定的原始玻片图像对应的有效信息区域。

在实际应用中，原始玻片图像对应的有效信息区域的具体形态，可以基于组织切片或细胞切片的具体形态进行确定，例如，由于在薄层液基细胞学检测（Thin-CytologicTest，TCT）、宫颈细胞学检查中，通常将制片区域的形状限定为圆形，在此基础上，可以将原始玻片图像对应的有效信息区域，确认为圆形有效信息区域。

上述实施例通过基于原始玻片图像中的中心标识所在位置和各噪点所在位置，确定原始玻片图像对应的有效信息区域的方式，实现了针对原始玻片图像对应的有效信息区域的高效且准确地定位，不仅有效保障了玻片图像的质量，还确保了利用玻片图像进行后续分析与诊断的效率。

对于细胞玻片图像对应的圆形有效信息区域的具体方式，在一个实施例中，如图3所示，上述原始玻片图像包括细胞玻片图像；上述有效信息区域包括圆形有效信息区域；上述步骤S220具体包括：

步骤S310，将中心标识所在位置，作为圆形有效信息区域的圆心所在位置。

本步骤中，中心标识所在位置，是指细胞玻片图像中包含的中心定位标识的所在位置；细胞玻片图像，是指针对载有细胞切片的玻片进行图像扫描，获取得到的细胞玻片图像；圆形有效信息区域，是指细胞玻片图像对应的圆形有效信息区域；将中心标识所在位置，作为圆形有效信息区域的圆心所在位置，是指将细胞玻片图像中包含的中心定位标识的所在位置，作为细胞玻片图像对应的圆形有效信息区域的圆心所在位置。

在实际应用中，细胞切片，可以是宫颈液基细胞切片，在此基础上，细胞玻片图像，可以是针对载有宫颈液基细胞切片进行图像扫描，获取得到的宫颈液基细胞玻片图像。

步骤S320，根据各噪点所在位置与中心标识所在位置之间的相对位置关系，确定圆形有效信息区域的半径。

本步骤中，各噪点所在位置，是指细胞玻片图像中的若干噪点所在位置；中心标识所在位置，是指细胞玻片图像中包含的中心定位标识的所在位置；圆形有效信息区域的半径，是指细胞玻片图像对应的圆形有效信息区域的半径；各噪点所在位置与中心标识所在位置之间的相对位置关系，可以用于表征各噪点所在位置与中心标识所在位置之间的距离、各噪点所在位置与原始玻片图像中表征有效信息的区域之间的距离等相关信息。

步骤S330，基于圆心所在位置和半径，得到细胞玻片图像对应的圆形有效信息区域。

本步骤中，圆心所在位置，即细胞玻片图像对应的圆形有效信息区域的圆心的所在位置；半径，是指细胞玻片图像对应的圆形有效信息区域的半径；基于圆心所在位置和半径，得到细胞玻片图像对应的圆形有效信息区域的具体方式，可以是基于细胞玻片图像对应的圆形有效信息区域的圆心的所在位置、细胞玻片图像对应的圆形有效信息区域的半径，在细胞玻片图像中，确定出细胞玻片图像对应的圆形有效信息区域的具体范围，进而得到细胞玻片图像对应的圆形有效信息区域。

在实际应用中，基于圆心所在位置和半径，得到细胞玻片图像对应的圆形有效信息区域的具体方式，可以是如图9所示的形式，即，首先，将中心标识所在位置，作为圆形有效信息区域的圆心所在位置，然后，根据各噪点所在位置与中心标识所在位置之间的相对位置关系，确定圆形有效信息区域的半径，最后，基于前述圆心所在位置和前述半径，得到细胞玻片图像对应的圆形有效信息区域（如图9中的灰色圆形区域所示）。

上述实施例通过基于细胞玻片图像中的中心标识所在位置和各噪点所在位置，得到细胞玻片图像对应的圆形有效信息区域的方式，实现了针对细胞玻片图像对应的圆形有效信息区域的高效且准确地定位，进而确保了细胞玻片图像的质量。

对于有效信息区域中的原始玻片图像进行颜色转换处理的具体方式，在一个实施例中，如图4所示，上述步骤S140具体包括：

步骤S410，将基准颜色矩阵进行颜色分解处理，得到若干基准颜色向量。

本步骤中，基准颜色矩阵，是指基于原始玻片图像中包含的基准色彩信息的读取结果，获取得到的基准色彩信息中的基准颜色矩阵；若干基准颜色向量，是指将基准色彩信息中的基准颜色矩阵进行颜色分解处理，获取得到的各个基准颜色向量。

步骤S420，根据各基准颜色向量，对有效信息区域中的原始玻片图像进行颜色转换处理，得到目标玻片图像。

本步骤中，各基准颜色向量，是指将基准色彩信息中的基准颜色矩阵进行颜色分解处理，获取得到的各个基准颜色向量；有效信息区域，是指原始玻片图像对应的原始玻片图像；根据各基准颜色向量，对有效信息区域中的原始玻片图像进行颜色转换处理的具体目的，可以是为了使得颜色转换处理后的有效信息区域中的原始玻片图像对应的颜色分布情况，与基准色彩信息所表征的颜色分布相一致；目标玻片图像，是指根据各基准颜色向量，对有效信息区域中的原始玻片图像进行颜色转换处理后，获取得到的目标玻片图像。

上述实施例通过基于基准颜色矩阵分解出的各个基准颜色向量，对有效信息区域中的原始玻片图像进行颜色转换处理，得到目标玻片图像的方式，实现了针对有效信息区域中的原始玻片图像的颜色分布情况的高效调整，不仅有效保障了玻片图像的质量，还确保了利用玻片图像进行后续分析与诊断的效率。

对于获取参考色带对应的基准颜色矩阵的具体方式，在一个实施例中，上述基准色彩信息用于表征上述原始玻片图像中的参考色带的颜色信息；上述步骤S130具体包括：

基于参考色带的颜色信息，得到参考色带对应的基准颜色矩阵。

其中，参考色带的颜色信息，是指原始玻片图像中的参考色带的颜色信息；基于参考色带的颜色信息，得到参考色带对应的基准颜色矩阵的具体方式，可以是通过读取原始玻片图像中的参考色带的颜色信息，获取得到原始玻片图像中的参考色带对应的基准颜色矩阵。

上述实施例通过基于原始玻片图像中的参考色带所表征的颜色信息，得到参考色带对应的基准颜色矩阵的方式，实现了针对有效信息区域中的原始玻片图像的颜色分布情况的调整依据的高效确认，进而有效保障了后续针对有效信息区域中的玻片图像的颜色分布情况进行调整的效率。

应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，提供了一种玻片，前述玻片的正面的两侧分别设置有标签区域和制片区域；前述制片区域用于放置细胞切片或组织切片；前述标签区域用于记录前述细胞切片或前述组织切片的相关信息；前述制片区域包括切片放置区域；

前述切片放置区域的几何中心位置设置有中心标识；前述切片放置区域的一侧外边缘处设置有参考色带；

其中，前述中心标识用于提供上述中心定位参数，前述参考色带用于提供上述基准色彩信息。

具体而言，标签区域，可以用于记录细胞切片或组织切片的名称、种类、制片日期等相关信息；切片放置区域，是指上述玻片的制片区域中用于放置细胞切片或组织切片的区域；上述中心定位参数，是指原始玻片图像中包含的中心定位参数，该中心定位参数可以用于表征原始玻片图像中的中心标识的所在位置；上述基准色彩信息，是指原始玻片图像中包含的基准色彩信息，该基准色彩信息可以用于表征原始玻片图像中的参考色带的颜色信息。

需要说明的是，参考色带的具体表现形式，可以基于细胞切片或组织切片的具体形态、染色方式等信息，来进行确定，例如，对于通过苏木精—伊红染色法（hematoxylin-eosin staining，HE染色法）处理的组织病理切片，可以采用带有具备红色基准信息的参考色带的上述玻片进行装载，而对于通过该染色法处理的宫颈液基细胞切片，则可以采用带有具备红色基准信息和蓝色基准信息的参考色带的上述玻片进行装载。

在实际应用中，上述玻片的具体表现形式，可以是如图6所示的形式；载有宫颈液基细胞切片的上述玻片的具体表现形式，可以是如图7所示的形式。

上述实施例通过在玻片的制片区域中设置用于提供中心定位参数的中心标识、以及用于提供基准色彩信息的参考色带的方式，为调整原始玻片图像的质量，提供了合理的定位调整依据和色彩调整依据，不仅有效保障了玻片图像的质量，还确保了利用玻片图像进行后续分析与诊断的效率。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的玻片图像处理方法的玻片图像处理装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个玻片图像处理装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于玻片图像处理方法的限定，在此不再赘述。

在一个实施例中，如图5所示，提供了一种玻片图像处理装置，该装置500包括：

数据获取模块510，用于获取包含中心定位参数和基准色彩信息的原始玻片图像；

区域定位模块520，用于基于所述中心定位参数，确定所述原始玻片图像对应的有效信息区域；

矩阵读取模块530，用于读取所述基准色彩信息对应的基准颜色矩阵；

结果输出模块540，用于基于所述基准颜色矩阵，对所述有效信息区域中的所述原始玻片图像进行颜色归一化处理，得到目标玻片图像。

在其中一个实施例中，所述中心定位参数用于表征所述原始玻片图像中的中心标识所在位置；区域定位模块520，具体用于采用二值化分割算法，确定所述原始玻片图像中的若干噪点所在位置；基于所述中心标识所在位置和各所述噪点所在位置，确定所述原始玻片图像对应的有效信息区域。

在其中一个实施例中，区域定位模块520，还用于将所述中心标识所在位置，作为所述圆形有效信息区域的圆心所在位置；根据各所述噪点所在位置与所述中心标识所在位置之间的相对位置关系，确定所述圆形有效信息区域的半径；基于所述圆心所在位置和所述半径，得到所述细胞玻片图像对应的所述圆形有效信息区域。

在其中一个实施例中，结果输出模块540，具体用于将所述基准颜色矩阵进行颜色分解处理，得到若干基准颜色向量；根据各所述基准颜色向量，对所述有效信息区域中的所述原始玻片图像进行颜色转换处理，得到目标玻片图像。

在其中一个实施例中，所述基准色彩信息用于表征所述原始玻片图像中的参考色带的颜色信息；矩阵读取模块530，具体用于基于所述参考色带的颜色信息，得到所述参考色带对应的所述基准颜色矩阵。

上述玻片图像处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC（近场通信）或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种玻片图像处理方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图10中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息（包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等）和数据（包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等），均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（ReRAM）、磁变存储器（Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM）、铁电存储器（Ferroelectric Random Access Memory，FRAM）、相变存储器（Phase Change Memory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random AccessMemory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic RandomAccess Memory，DRAM）等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种玻片图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取包含中心定位参数和基准色彩信息的原始玻片图像；

基于所述中心定位参数，确定所述原始玻片图像对应的有效信息区域；

读取所述基准色彩信息对应的基准颜色矩阵；

基于所述基准颜色矩阵，对所述有效信息区域中的所述原始玻片图像进行颜色归一化处理，得到目标玻片图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述中心定位参数用于表征所述原始玻片图像中的中心标识所在位置；

所述基于所述中心定位参数，确定所述原始玻片图像对应的有效信息区域，包括：

采用二值化分割算法，确定所述原始玻片图像中的若干噪点所在位置；

基于所述中心标识所在位置和各所述噪点所在位置，确定所述原始玻片图像对应的有效信息区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述原始玻片图像包括细胞玻片图像；所述有效信息区域包括圆形有效信息区域；

所述基于所述中心标识所在位置和各所述噪点所在位置，确定所述原始玻片图像对应的有效信息区域，包括：

将所述中心标识所在位置，作为所述圆形有效信息区域的圆心所在位置；

根据各所述噪点所在位置与所述中心标识所在位置之间的相对位置关系，确定所述圆形有效信息区域的半径；

基于所述圆心所在位置和所述半径，得到所述细胞玻片图像对应的所述圆形有效信息区域。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述基准颜色矩阵，对所述有效信息区域中的所述原始玻片图像进行颜色归一化处理，得到目标玻片图像，包括：

将所述基准颜色矩阵进行颜色分解处理，得到若干基准颜色向量；

根据各所述基准颜色向量，对所述有效信息区域中的所述原始玻片图像进行颜色转换处理，得到目标玻片图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基准色彩信息用于表征所述原始玻片图像中的参考色带的颜色信息；

所述读取所述基准色彩信息对应的基准颜色矩阵，包括：

基于所述参考色带的颜色信息，得到所述参考色带对应的所述基准颜色矩阵。

6.一种玻片图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取包含中心定位参数和基准色彩信息的原始玻片图像；

区域定位模块，用于基于所述中心定位参数，确定所述原始玻片图像对应的有效信息区域；

矩阵读取模块，用于读取所述基准色彩信息对应的基准颜色矩阵；

结果输出模块，用于基于所述基准颜色矩阵，对所述有效信息区域中的所述原始玻片图像进行颜色归一化处理，得到目标玻片图像。

7.一种玻片，其特征在于，所述玻片的正面的两侧分别设置有标签区域和制片区域；所述制片区域用于放置细胞切片或组织切片；所述标签区域用于记录所述细胞切片或所述组织切片的相关信息；所述制片区域包括切片放置区域；

所述切片放置区域的几何中心位置设置有中心标识；所述切片放置区域的一侧外边缘处设置有参考色带；

其中，所述中心标识用于提供权利要求1至5中任一项所述的方法中的所述中心定位参数，所述参考色带用于提供权利要求1至5中任一项所述的方法中的所述基准色彩信息。

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。

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