介绍 颜色反卷积算法的设计针对RGB摄像机获取的颜色信息，基于免疫组化技术使用的染色剂RGB分量光的特异性吸收，分别计算每种染色剂对图像的作用效果。免疫组织化学图像处理通常用的染色包括DAB、H&E。 颜色反卷积可应用于H-DAB图像和组织病理学中常用的染色剂（H-E,H AEC,FAST Red，DAB），广泛应用于免疫组化染色图像颜色分离。 环境 #### Language de programmation : Python 2.7 #### Libs : numpy, matplotlib, sikit-learn, PySide, OpenCV2 运行步骤 1.运行ColorDeconvolution.py或者hsd.py，可以生成反卷积后的图像（一共有6个图），依据情况选择结果。 2.得到的HSI_Teinte_t1.png图像，灰度值比较低，在PS里面先用：图像-调整-曲线-自动，增加灰度值，再图像-调整-反相 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「可基大萌萌哒的马鹿」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及

自适应颜色解卷积 (ACD) ============ 这是基于我们论文中描述的自适应颜色反卷积的组织学图像颜色归一化的实现： Yushan Zheng、Zhiguo Jiang、Haopeng Zhang、Fengying Xie、Jun Shi 和 Chenghai Xue，用于组织学 WSI 归一化的自适应颜色反卷积，生物医学中的计算机方法和程序，v170（2019）第 107-120 页。 要求 TensorFlow（1.3 或更高版本） Python 3.6 麻木 1.14.0 opencv-python 3.4.1 引用 如果您在自己的工作中使用此代码，请引用以下论文： @article{zhengCMPB2019, title = {Adaptive color deconvolution for histological WSI normalizat