Dalam kariotip, imej kromosom yang diperolehi mempunyai kontras rendah. Keadaan ini akan menjejaskan proses atau analisis pada peringkat yang seterusnya. Kromosom juga banyak bertindih atau menyentuh. Kaedah tertentu untuk meruas kromosom-kromosom ini adalah diperlukan. Kajian ini mencadangkan system imej pra-pemprosesan dan segmentasi yang menggabungkan teknik-teknik daripada kedua-dua peringkat itu untuk meningkatkan kualiti imej and juga meruas imej kromosome yang bertindih dan menyentuh. Dalam peringkat pra-pemprosesan, algoritma dibina untuk membuang gumpalan yang tidak diingini. Tiga teknik, iaitu regangan kontras, penyamaan histogram ubahsuai (AHE) dan penajaman pinggir digunakan untuk meningkatkan kualiti imej. Pada peringkat peruasaan, Pengambangan Otsu Global digunakan untuk meruas kromosom. Untuk memisahkan kromosom yang bertindih dan menyentuh, kaedah geometri digunakan. Titik bucu kromosom yang bersilang dikesan dan peruasan dilaksanakan berdasarkan titik-titik bucu tersebut. Algoritma yang dicadangkan telah diuji dengan 36 imej kromosom sampel yang mengandungi 1656 kromosom. Dalam 1656 kromosom ini, 42 kromosom adalah kromosom yang bertindih manakala 45 adalah kromosom yang menyentuh. 31 daripada 42 kromosom yang bertindih berjaya diruas (iaitu 73.81%), manakala 28 daripada 45 kromosom yang menyentuh berjaya diruas (iaitu 62.22%). Keseluruhannya,1566 daripada 1656 kromosom berjaya diruas. Kadar kejayaan system adalah 94.56%.
_______________________________________________________________________________________________________
In karyotype, the chromosome images acquired have poor contrast which will contribute to the possible bad performance of the process or analysis in the future stages. The chromosomes are also usually overlapping or touching in the image, which require a specific methods or algorithm to segment and distinguish them. This study proposes a pre-processing and segmenting system that integrates several techniques from these two stages to enhance the image quality and segments the chromosome images including the overlapping and touching chromosomes. In pre-processing stage, an algorithm is developed to remove unwanted blobs. Three enhancement techniques namely Contrast Stretching, Adaptive Histogram Equalization (AHE) and Edge Sharpening are implemented to enhance the image quality. In segmentation stage, Global Otsu Threshold method is employed to segment the chromosome. To separate the overlapping and touching chromosomes, a geometrical approach is used by finding the corner points of the intersecting chromosome and segment them based on the points. The proposed algorithm was tested on 36 sample chromosome images, which consists of 1656 chromosomes. Among these chromosomes, there are 42 pairs of overlapping chromosomes and 45 pairs of touching chromosomes. 31 out of of 42 overlapping chromosomes can be segmented correctly (i.e. 73.81%), while 28 out of 45 touching chromosomes can be segmented correctly (i.e. 62.22%). Overall, 1566 out of 1656 chromosomes were successfully segmented, resulting in the success rate of the system to be 94.56%.
Image enhancement and segmentation system for chromosome images / Choo Hooi Yang