张 明 黄发忠 辛化梅 冷 严

(山东师范大学物理与电子科学学院 济南 250014)

基于模糊聚类的微弱蛋白点分割算法*

张 明 黄发忠 辛化梅 冷 严

(山东师范大学物理与电子科学学院 济南 250014)

通过分析凝胶蛋白图像的特点,提出一种基于模糊核C均值聚类(KFCM)分割算法的改进算法。首先使用引导滤波器对图像进行滤波并增强图像对比度,然后通过KFCM算法对图像聚类,最后采用最大隶属原则去模糊化,实现最优分割,在此过程中引入样本方差来计算σ值。凝胶蛋白图像分割实验表明,算法具有更好的自适应性和分割精度。

凝胶图像; 图像分割; 模糊聚类

Class Number TP391

1 引言

“蛋白质组学”这一概念是20世纪90年代中期由澳大利亚科学家Wilkins和Williams首次提出[1],蛋白质组为我们提供了更多关于活细胞的工作信息,在众多疾病的机理阐明和攻克等方面做出了重大贡献。双向凝胶电泳技术广泛的应用在蛋白质组学中,主要是根据蛋白质等电点和分子量差异,将不同种类的蛋白质进行高分辨率分离[2～3]。随后使用扫描设备对蛋白质凝胶进行扫描,得到数字化凝胶图像。在图像上蛋白质呈现出形状、大小和灰度各不相同的点,其中每一个点代表了一个特定的蛋白质。分割是图像分析的重要步骤,凝胶图像的研究需要从图像中提取出蛋白点并分析蛋白质的不同状态[4]。

国内外对于凝胶图像蛋白点的分割有一定的研究。基于边缘检测的分割算法[5],通过检测不同区域的边缘来进行分割,对于边缘定位精度和边界的确定有很好的分割效果,但易受到噪声和图像自身模糊程度的影响。……