專利名稱：赤潮生物圖像自動識別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種圖像識別方法，尤其是利用圖像特征將赤潮生物從水體中的浮游生物類群中區(qū)分開來，然后根據(jù)其特征對其進行識別，實現(xiàn)對赤潮生物種類的鑒定，而且由于其獲取圖像來源的特殊性，可以實現(xiàn)對赤潮生物的現(xiàn)場監(jiān)測的赤潮生物圖像自動識別裝置及其識別方法。
背景技術(shù)：
赤潮是我國近海常見的重要災(zāi)害之一，是海洋生態(tài)環(huán)境監(jiān)測的重要項目。從20世紀(jì)70年代以來，我國赤潮發(fā)生頻率以每10年增加3倍的速度上升，2002年赤潮事件達到了79次，累計面積超過10000平方公里，造成了嚴重的生態(tài)、資源、環(huán)境問題以及重大的經(jīng)濟損失(2002年中國海洋環(huán)境質(zhì)量公報)。但是，目前對赤潮生物的監(jiān)測，國內(nèi)外尚未有十分理想的監(jiān)測技術(shù)和儀器。傳統(tǒng)的赤潮生物的定性定量主要是利用顯微鏡對水樣進行觀察，尋找其中的赤潮生物，然后根據(jù)其特征對其進行計數(shù)、種類鑒定。這是一項耗時、費力、專業(yè)水平要求高的工作。因此，尋找一種快速識別方法，實現(xiàn)對浮游植物隨環(huán)境變化、特別是對赤潮發(fā)生、發(fā)展、消亡過程的實時檢測，是國內(nèi)外同行共同追求的目標(biāo)。
赤潮生物在細胞形狀、結(jié)構(gòu)、色素組成、蛋白質(zhì)組成和DNA序列等方面均存在種間差異性。利用這些差異可實現(xiàn)對赤潮生物的識別。這其中圖象識別是最基本、最經(jīng)典的方法。在與圖象有關(guān)的研究方面，國外近年來進行了一些探索并取得進展，如美國Fluid ImagingTechnologies，Inc.公司生產(chǎn)的顯微成像分析儀(Flow Cytometer And Microscope，F(xiàn)lowCAM)可用于較大型的浮游生物特別是浮游動物的監(jiān)測的儀器。但由于缺乏赤潮生物數(shù)據(jù)庫、無圖像識別系統(tǒng)，無法對獲取的圖像進行自動分析，尚無法對赤潮生物進行自動識別與監(jiān)測。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點，提供一種利用赤潮生物圖像自動識別裝置進行赤潮生物圖像自動識別的方法，以此為赤潮生物種群類別的鑒定提供一種手段，可以直接對水體的浮游生物進行高精度低成本的在線監(jiān)測，并在此基礎(chǔ)之上進行“赤潮危險程度”預(yù)測。
本發(fā)明所述的采用赤潮生物圖像自動識別裝置進行赤潮生物圖像自動識別的方法為
所述的赤潮生物圖像自動識別裝置設(shè)有發(fā)光二極管、光源透鏡、流動室、物鏡、景深透鏡和照相機。發(fā)光二極管位于光源透鏡的焦點處，流動室位于光源透鏡與物鏡之間，景深透鏡位于物鏡與照相機之間。所述的物鏡最好為遠焦物鏡，其倍數(shù)至少10倍。
其步驟為1、獲取圖像使細胞通過流動室，由物鏡進行放大，并由照相機成像；2、圖像預(yù)處理由計算機對圖像進行圖像增強、去噪以及灰度補平等預(yù)處理。
3、目標(biāo)探測。
4、圖像分割分割出可能目標(biāo)位置圖像，減少圖像處理信息量。
5、圖像特征的獲取提取目標(biāo)的各個特征值，所述的特征值至少包括目標(biāo)的結(jié)構(gòu)特征和統(tǒng)計特征中的一種，其中結(jié)構(gòu)特征至少包括輪廓、灰度、長度、寬度、縱橫比、鞭毛有無多少等中的一種；統(tǒng)計特征至少包括標(biāo)準(zhǔn)偏差、方差、平均象素強度、最大象素強度等中的一種。對于赤潮生物而言，比較常用的特征值至少包括輪廓、大小、灰度、鞭毛等中的一種。
6、目標(biāo)分類識別將圖像中的每個特征值與儲存于數(shù)據(jù)庫中的、代表了已知赤潮生物的理想特征值進行比較，根據(jù)其相似性進行分類、識別。
7、結(jié)果輸出根據(jù)識別的結(jié)果，對于不同的赤潮生物分別乘以不同的校正系數(shù)，以求較為準(zhǔn)確、實時地反應(yīng)現(xiàn)場水樣中赤潮生物的真實情況。
在獲取圖像時，細胞可通過船載現(xiàn)場赤潮生物流式圖像監(jiān)測儀，在圖像監(jiān)測儀的流動室中，一方面，照相機通過物鏡放大，對細胞進行顯微成像；另一方面，細胞被激光激發(fā)，產(chǎn)生相應(yīng)的熒光信號。熒光信號被光電倍增管采集，并通過電路處理，只有其強度達到一定程度，其對應(yīng)的圖像才被采用，并被送到計算機中，通過軟件進行處理。由于赤潮生物一般都比較小，需要對其進行顯微成像才能對其進行識別。
圖像被送到計算機后，首先由軟件對圖像進行預(yù)處理。預(yù)處理的目的是減少存在于圖像中的噪聲，提高目標(biāo)與圖像的對比度，增強圖像數(shù)據(jù)的可用性。通常，這些處理可以由中值濾波器或者原型自動目標(biāo)篩選器等來完成。
目標(biāo)探測的目的是確定圖像中可能存在目標(biāo)的子區(qū)域，減少圖像處理的數(shù)據(jù)量。通常，目標(biāo)探測所使用的技術(shù)有輪輻濾波器(Spoke)、直方圖技術(shù)、雙窗濾波器、松弛(Relaxation)算法、塔形(Pyramid)處理法以及模式尋的器(Mode Seeker)技術(shù)等。其中，最常用的是輪輻濾波器。
圖像分割技術(shù)主要以邊界檢測和紋理分析為基礎(chǔ)，根據(jù)目標(biāo)探測處理系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)，將可能目標(biāo)位置圖像分割出來，減少圖像處理信息量。
圖像分割以后，要對目標(biāo)的各個特征值進行提取。特征值選擇的主要目的是獲得一些最有效的特征值，從而使同類目標(biāo)具有最大限度的相似性，而對于不同類的目標(biāo)，則具有最大的相異性。
目標(biāo)分類識別是將圖像中的每個特征值與儲存于數(shù)據(jù)庫中的、代表了已知赤潮生物的理想特征值進行比較，根據(jù)其相似性進行分類、識別。
結(jié)果輸出主要包括兩方面。一方面，對于單個細胞來說，如果其可信度概率超過已知赤潮生物所設(shè)置的域值，其輸出結(jié)果將包括這個細胞的相關(guān)特征值和圖像，并給出這個細胞可能的名稱以及可信度概率；如果其可信度概率低于赤潮生物所設(shè)置的域值，則只輸出其相關(guān)特征值和圖像。另一方面，如果要監(jiān)測一段時間內(nèi)的赤潮生物情況，則給出經(jīng)過流動室的各個赤潮生物名稱以及域值以上的不同可信度概率區(qū)間范圍內(nèi)的粒子數(shù)及其總數(shù)。
與已有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點1、在發(fā)光二極管前面設(shè)有一個透鏡，使得發(fā)光二極管在透鏡的焦點處。通過透鏡的處理，可以產(chǎn)生均勻的背景光源，有利于獲得效果良好的圖像。
2、采用遠焦物鏡，增加了流動室與物鏡之間的操作空間，給流動室一個比較廣闊的發(fā)展空間。這在高倍物鏡方面表現(xiàn)得更為明顯，使得對粒徑較小的浮游生物進行現(xiàn)場監(jiān)測變?yōu)榭赡?，提高了儀器應(yīng)用的范圍。
3、采用NA值比較小的物鏡，可以增加其景深，獲得效果比較好的圖像。同時，由于景深提高了，可以降低對流動室設(shè)計的要求，有利于流動室的發(fā)展，這也提高了同一物鏡適于分析的粒徑范圍。
4、采用精度比較高的照相機，可以提高圖像的質(zhì)量，使得利用圖像作為赤潮生物識別的標(biāo)準(zhǔn)的準(zhǔn)確率提高。
5、采用了赤潮生物圖像自動識別系統(tǒng)，可以對圖像進行自動分析，提高了儀器的自動化程度，同時也滿足了赤潮生物現(xiàn)場監(jiān)測的要求，有望可以實現(xiàn)對赤潮生消過程進行實時監(jiān)測，并在此基礎(chǔ)之上提供赤潮危險程度的預(yù)警。


圖1為赤潮生物圖像識別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施例方式
如圖1所示，本發(fā)明在發(fā)光二極管1與流動室3之間加入一個光源透鏡2，并使發(fā)光二極管1位于光源透鏡2的焦點處，這樣可以獲得比較均勻的背景光源。流動室3位于光源透鏡2與物鏡4之間，景深透鏡5位于物鏡4與照相機6之間，物鏡選用遠焦物鏡。選用遠焦物鏡可獲得比較大的工作距；選用NA值比較小的物鏡，可獲得比較高的景深。大的工作距，可以獲得比較大的操作空間，也可以使得流動室獲得比較大的發(fā)展空間。而高的景深可以獲得比較清晰的圖像。對于大多數(shù)的赤潮生物，可以選用10倍遠焦物鏡，如日本Union公司的PLLWDM10X，其工作距為24.3mm，NA值為0.20，景深為2×189微米，就可以獲得比較良好的效果。而對于粒徑較小的浮游生物，則需采用20倍或者更高倍數(shù)的遠焦物鏡，這時遠焦物鏡的優(yōu)勢將更為明顯，如日本Union公司的PLLWDM20X(其工作距為11.2mm，NA值為0.40，景深為2×47微米)。
照相機的精度對于圖像質(zhì)量有著直接的影響。而由于人的分辨力的限制，高精度的照相機可以獲得更高的放大倍數(shù)?？刹捎肧ony公司生產(chǎn)的XC-8500CE照相機，其快門最高可達1/10,000秒，可以有效防止流動樣品發(fā)生圖像模糊的問題。其象素規(guī)格為8.3μm×8.3μm，可以獲得高質(zhì)量的圖像。
本發(fā)明可通過兩個方面的放大處理來達到對赤潮生物的顯微成像首先，利用景深比較寬的物鏡，其次，利用高分辨率的CCD Camera對其進行成像。由于人的分辨率是有限的，因此，可以對高分辨率的圖像進行放大而不影響其分辨效果。
目標(biāo)分類識別是將圖像中的每個特征值與儲存于數(shù)據(jù)庫中的、代表了已知赤潮生物的理想特征值進行比較，根據(jù)其相似性進行分類、識別。要進行赤潮生物的分類識別，首先，需要建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫的建立主要是依據(jù)對已知赤潮生物的了解，通過計算機對已知赤潮生物的圖片進行分析，獲取其特征值。這些特征值代表了已知赤潮生物的特征，可以使得相同種類的赤潮生物具有最大限度的相似性，而對于其他種類的赤潮生物，則具有最大的相異性。對于赤潮生物而言，比較常用的特征值主要包括輪廓、大小、縱橫比、平均象素強度、最大象素強度、鞭毛等。然后對這些特征值進行統(tǒng)計分析，作為標(biāo)準(zhǔn)儲存在計算機中，充當(dāng)分類識別的依據(jù)。其次，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將未知生物圖像抽取的特征值與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫進行比較。并根據(jù)比較的結(jié)果，給每個圖像分配一個可信度概率。將這些可信度概率與設(shè)置的域值進行比較，如果超過域值，則作為已知赤潮生物。
權(quán)利要求
1.赤潮生物圖像自動識別方法，其特征在于采用赤潮生物圖像自動識別裝置進行赤潮生物圖像自動識別，所述的赤潮生物圖像自動識別裝置設(shè)有發(fā)光二極管、光源透鏡、流動室、物鏡、景深透鏡和照相機。發(fā)光二極管位于光源透鏡的焦點處，流動室位于光源透鏡與物鏡之間，景深透鏡位于物鏡與照相機之間；其步驟為1)、獲取圖像細胞通過流動室，通過物鏡進行放大，由照相機成像；2)、圖像預(yù)處理由計算機對圖像進行圖像增強、去噪以及灰度補平等預(yù)處理；3)、目標(biāo)探測；4)、圖像分割分割出可能目標(biāo)位置圖像，減少圖像處理信息量；5)、圖像特征的獲取提取目標(biāo)的各個特征值；6)、目標(biāo)分類識別將圖像中的每個特征值與儲存于數(shù)據(jù)庫中的、代表了已知赤潮生物的理想特征值進行比較，根據(jù)其相似性進行分類、識別；7)、結(jié)果輸出根據(jù)識別的結(jié)果，對于不同的赤潮生物分別乘以不同的校正系數(shù)，以求較為準(zhǔn)確、實時地反應(yīng)現(xiàn)場水樣中赤潮生物的真實情況。
2.如權(quán)利要求1所述的赤潮生物圖像自動識別方法，其特征在于所述的物鏡為遠焦物鏡，其倍數(shù)至少10倍。
3.如權(quán)利要求1所述的赤潮生物圖像自動識別方法，其特征在于所述的圖像處理由中值濾波器或原型自動目標(biāo)篩選器完成。
4.如權(quán)利要求1所述的赤潮生物圖像自動識別方法，其特征在于目標(biāo)探測由輪輻濾波器，直方圖，雙窗濾波器，松弛算法，塔形處理法或模式尋的器進行。
5.如權(quán)利要求1所述的赤潮生物圖像自動識別方法，其特征在于所述的目標(biāo)探測用輪輻濾波器。
6.如權(quán)利要求1所述的赤潮生物圖像自動識別方法，其特征在于所述的提取目標(biāo)的特征值至少包括目標(biāo)的結(jié)構(gòu)特征和統(tǒng)計特征中的一種，其中結(jié)構(gòu)特征至少包括輪廓、灰度、長度、寬度、縱橫比、鞭毛有無多少中的一種；統(tǒng)計特征至少包括標(biāo)準(zhǔn)偏差、方差、平均象素強度、最大象素強度中的一種。
7.如權(quán)利要求1所述的赤潮生物圖像自動識別方法，其特征在于結(jié)果輸出至少包括兩方面，一方面，對于單個細胞來說，若其可信度概率超過已知赤潮生物所設(shè)置的域值，其輸出結(jié)果將包括這個細胞的相關(guān)特征值和圖像，并給出這個細胞可能的名稱以及可信度概率；若其可信度概率低于赤潮生物所設(shè)置的域值，則只輸出其相關(guān)特征值和圖像；另一方面，如果要監(jiān)測一段時間內(nèi)的亦潮生物情況，則給出經(jīng)過流動室的各個赤潮生物名稱以及域值以上的不同可信度概率區(qū)間范圍內(nèi)的粒子數(shù)及其總數(shù)。
8.如權(quán)利要求1所述的赤潮生物圖像自動識別方法，其特征在于若要監(jiān)測一段時間內(nèi)的赤潮生物情況，則給出經(jīng)過流動室的各個赤潮生物名稱以及域值以上的不同可信度概率區(qū)間范圍內(nèi)的粒子數(shù)及其總數(shù)。
全文摘要
赤潮生物圖像自動識別方法，涉及一種圖像識別方法，提供一種利用赤潮生物圖像自動識別裝置進行赤潮生物圖像自動識別的方法，赤潮生物圖像自動識別裝置設(shè)有發(fā)光二極管、光源透鏡、流動室、物鏡、景深透鏡和照相機。發(fā)光二極管位于光源透鏡焦點，流動室位于光源透鏡與物鏡之間，景深透鏡位于物鏡與照相機之間。其步驟為獲取圖像、預(yù)處理、目標(biāo)探測、圖像分割、圖像特征獲取、目標(biāo)分類識別、結(jié)果輸出。通過透鏡的處理，可產(chǎn)生均勻的背景光源，有利于獲得效果良好的圖像。采用遠焦物鏡，增加流動室與物鏡間的操作空間，給流動室較廣的發(fā)展空間，提高儀器應(yīng)用范圍?？蓪D像進行自動分析，提高儀器的自動化程度，滿足赤潮生物現(xiàn)場監(jiān)測的要求。
文檔編號G06K9/00GK1811792SQ20061000538
公開日2006年8月2日 申請日期2003年12月31日 優(yōu)先權(quán)日2003年12月31日
發(fā)明者焦念志, 駱庭偉, 王博亮, 王程 申請人:廈門大學(xué)