基于數(shù)字圖像處理微藻自動(dòng)計(jì)數(shù)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字圖像處理微藻自動(dòng)計(jì)數(shù)方法，使用matlab圖像處理方法對(duì)預(yù)處理圖片進(jìn)行數(shù)字化處理，提取二值化圖像，對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，計(jì)算出微藻數(shù)量。本發(fā)明解決了目前微藻顯微圖像人工計(jì)數(shù)所帶來的繁重勞動(dòng)和測量誤差的問題。同時(shí)本發(fā)明針對(duì)微藻顯微圖像易受光照雜質(zhì)干擾、亮背景暗物體、細(xì)胞粘連而難以準(zhǔn)確計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)的難題，提供了可靠的計(jì)數(shù)方法和步驟，對(duì)于微藻生長監(jiān)測具有重要意義。
【專利說明】基于數(shù)字圖像處理微藻自動(dòng)計(jì)數(shù)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于數(shù)字圖像處理的微藻自動(dòng)計(jì)數(shù)方法，屬于微藻培養(yǎng)系統(tǒng)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]目前，微藻計(jì)數(shù)方法主要是顯微鏡人工觀察計(jì)數(shù)法。顯微鏡人工觀察計(jì)數(shù)法是用顯微鏡觀察載玻片上的微藻樣本，再對(duì)微藻人工計(jì)數(shù)，從而得出各種參數(shù)，結(jié)果較準(zhǔn)確，但效率低下，速度很慢。而且微藻顯微圖像容易受光照、雜質(zhì)等的干擾，給圖像準(zhǔn)確分割計(jì)數(shù)帶來困難。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的是為克服上述現(xiàn)有人工微藻計(jì)數(shù)費(fèi)時(shí)費(fèi)力等難題，同時(shí)本發(fā)明針對(duì)微藻顯微圖像易受光照雜質(zhì)干擾、亮背景暗物體、細(xì)胞粘連而難以準(zhǔn)確計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)的難題，提供了可靠的計(jì)數(shù)方法和步驟。
[0004]本發(fā)明采用以下方案實(shí)現(xiàn):一種基于數(shù)字圖像處理的微藻自動(dòng)計(jì)數(shù)方法，其特征在于包括以下步驟:
[0005](I)取顯微鏡樣本，制作載玻片，置于顯微鏡下放大，獲取彩色圖像；
[0006](2)將輸入的彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖；
[0007](3)對(duì)灰度圖進(jìn)行圖像中值濾波處理；
[0008](4)對(duì)中值濾波處理后的圖像作底帽變換，增強(qiáng)圖像對(duì)比度；
[0009](5)用最大方差閾值法計(jì)算經(jīng)步驟(4)處理后的灰度圖像的最佳閾值，用該最佳閾值對(duì)經(jīng)步驟(4)處理后的灰度圖像進(jìn)行分割，并轉(zhuǎn)化為二值化圖像；
[0010](6)對(duì)所述二值化圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)操作；
[0011](7)去除面積小于一預(yù)定值的雜點(diǎn)；
[0012](8)標(biāo)記連通的區(qū)域，用顏色標(biāo)記每一個(gè)微藻細(xì)胞；
[0013](9)統(tǒng)計(jì)被標(biāo)記的微藻細(xì)胞區(qū)域的面積分布，顯示微藻細(xì)胞總數(shù)。
[0014]在本發(fā)明一實(shí)施例中，上述步驟(2)中圖像灰值化的計(jì)算方法為Gray =0.29900*R+0.58700*G+0.11400*B ;式中Gray表示彩色圖像像素的亮度，R表示彩色圖像紅色分量的像素值，G表示彩色圖像綠色分量的像素值，B表示彩色圖像藍(lán)色分量的像素值。
[0015]在本發(fā)明一實(shí)施例中，上述步驟(3)中所述中值濾波處理所用的滑動(dòng)濾波窗口為[5X5]。
[0016]在本發(fā)明一實(shí)施例中，上述步驟(4)中的方法為:對(duì)中值濾波處理后的圖像用一個(gè)結(jié)構(gòu)元素通過閉操作從一幅圖像中刪除物體，然后差操作得到一幅僅保留已刪除分量的圖像；底帽變換所使用的結(jié)構(gòu)元素為半徑為60個(gè)像素大小的圓盤形狀的結(jié)構(gòu)元素。
[0017]在本發(fā)明一實(shí)施例中，上述步驟(6)具體操作步驟為:先對(duì)二值化后圖像進(jìn)行腐蝕，并求反，然后對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)重建，再進(jìn)行一次求反，然后再對(duì)圖像進(jìn)行關(guān)操作，再進(jìn)行腐蝕；上述形態(tài)學(xué)操作所使用的結(jié)構(gòu)元素均為半徑為10個(gè)像素大小的圓盤形狀的結(jié)構(gòu)元素。
[0018]在本發(fā)明一實(shí)施例中，上述步驟(7)中的方法為:使用Matlab的bwareaopen函數(shù)刪除圖像中面積小于面積閾值的對(duì)象；面積閾值為10，使用8鄰域。
[0019]本發(fā)明的有益效果:本發(fā)明用顯微鏡獲取微藻的載玻圖像，通過數(shù)據(jù)線送入計(jì)算機(jī)，由計(jì)算機(jī)對(duì)樣本圖片進(jìn)行圖形辨認(rèn)，從數(shù)字化圖片中辨認(rèn)并數(shù)出微藻細(xì)胞，本發(fā)明方法采用了數(shù)字圖像處理技術(shù)，具有成本較低、工作效率高和準(zhǔn)確性高的優(yōu)點(diǎn)。克服了人工計(jì)數(shù)方法效率低下、速度慢的缺點(diǎn)。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0020]圖1是本發(fā)明的基于數(shù)字圖像處理的微藻計(jì)數(shù)方法的流程圖。
[0021]圖2是本發(fā)明的顯微鏡下的微藻原始圖。
[0022]圖3是本發(fā)明的圖像灰值化后的效果圖。
[0023]圖4是本發(fā)明的中值濾波后的效果圖。
[0024]圖5是本發(fā)明的底帽變換后的效果圖。
[0025]圖6是本發(fā)明的二值化處理后的效果圖。
[0026]圖7是本發(fā)明的形態(tài)學(xué)處理后的效果圖。
[0027]圖8是本發(fā)明的去除面積過小物體后的效果圖。
[0028]圖9是本發(fā)明的顏色標(biāo)記后的圖。
【具體實(shí)施方式】
[0029]下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。
[0030]參照流程圖1，所述的一種基于數(shù)字圖像的微藻自動(dòng)計(jì)數(shù)方法，包括以下步驟:
[0031]步驟101，取顯微鏡樣本，制作載玻片，置于顯微鏡下放大，獲取圖像，再通過數(shù)據(jù)線輸入到計(jì)算機(jī)。
[0032]步驟102，將輸入的彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖。
[0033]步驟103，對(duì)灰度圖進(jìn)行圖像預(yù)處理。
[0034]步驟104，對(duì)圖像作個(gè)底帽變換，增強(qiáng)圖像對(duì)比度。
[0035]步驟105，用最大方差閾值法計(jì)算灰度圖像的最佳閾值，用此閾值對(duì)圖像進(jìn)行分害IJ，將圖像轉(zhuǎn)化為二值化圖像。
[0036]步驟106，對(duì)閾值分割后的圖像進(jìn)行一系列的形態(tài)學(xué)操作。
[0037]步驟107，去除圖像中面積過小的、可以肯定不是微藻細(xì)胞的雜點(diǎn)。
[0038]步驟108,標(biāo)記連通的區(qū)域。
[0039]步驟109，用顏色標(biāo)記每一個(gè)微藻細(xì)胞。
[0040]步驟110，統(tǒng)計(jì)被標(biāo)記的微藻細(xì)胞區(qū)域的面積分布，顯示微藻細(xì)胞總數(shù)。
[0041]具體的，請(qǐng)繼續(xù)參見圖1。
[0042]1.圖像采集
[0043]取適量的微藻樣本于載玻片上，放入生物顯微鏡(40x)下放大，再通過數(shù)據(jù)線連接計(jì)算機(jī)，獲取圖像。[0044]2.圖像灰值化
[0045]首先將輸入的彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖。在微藻的計(jì)數(shù)中，主要用到了圖像中微藻細(xì)胞的亮度信息。灰度圖像的描述與彩色圖像一樣仍然反映了整幅圖像的整體和局部的色度和亮度等級(jí)的分布和特征，且將彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像可以使后續(xù)的圖像的計(jì)算量變得少一些。
[0046]本發(fā)明灰值化的方法為加權(quán)平均法。其原理以R、G、B為軸建立空間直角坐標(biāo)系，則RGB圖的每個(gè)象素的顏色可以用該三維空間的一個(gè)點(diǎn)來表示，而Gray圖的每個(gè)象素的顏色可以用直線R = G = B上的一個(gè)點(diǎn)來表示。所以彩色圖轉(zhuǎn)灰度圖的本質(zhì)就是尋找一個(gè)三維空間到一維空間的映射，最容易想到的就是射影(即過rgb空間的一個(gè)點(diǎn)向直線R = G=B 做垂線)，并且有 Gray = 0.29900*R+0.58700*G+0.11400*B。式中 Gray 表示彩色圖像像素的亮度，R表示彩色圖像紅色分量的像素值，G表示彩色圖像綠色分量的像素值，B表示彩色圖像藍(lán)色分量的像素值。
[0047]3.中值濾波
[0048]對(duì)微藻灰度圖像進(jìn)行中值濾波處理，以去除灰度圖像中的噪聲。中值濾波所用的滑動(dòng)濾波窗口為[5X5]。
[0049]4.底帽變換
[0050]對(duì)中值濾波后的圖像進(jìn)行底帽變換，以校正不均勻光照的影響。底帽變換通過閉操作從一幅圖像中刪除物體，然后差操作得到一幅僅保留已刪除分量的圖像。
[0051]底帽變換所使用的結(jié)構(gòu)元素為半徑為60個(gè)像素大小的圓盤形狀的結(jié)構(gòu)元素。
[0052]底帽變換定義如下:
[0053]令原圖像為f, f的閉操作為(f.b),底帽變換后的圖像為Bhat (f)。
[0054]Bhat (f) = (f.b)-f (4-1)
[0055]5.閾值分割
[0056]用最大類間方差閾值法計(jì)算灰度圖像的最佳閾值，用此閾值對(duì)圖像進(jìn)行分割。最大類間方差閾值法是在最小二乘法原理的基礎(chǔ)上推導(dǎo)出來的，其計(jì)算方法如下:設(shè)一幅圖像的灰度值為m個(gè),灰度值為i的像素?cái)?shù)為ni;則得到總像素?cái)?shù)為:
【權(quán)利要求】
1.一種基于數(shù)字圖像處理的微藻自動(dòng)計(jì)數(shù)方法，其特征在于包括以下步驟: (1)取顯微鏡樣本，制作載玻片，置于顯微鏡下放大，獲取彩色圖像； (2)將輸入的彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖； (3)對(duì)灰度圖進(jìn)行圖像中值濾波處理； (4)對(duì)中值濾波處理后的圖像作底帽變換，增強(qiáng)圖像對(duì)比度； (5)用最大方差閾值法計(jì)算經(jīng)步驟(4)處理后的灰度圖像的最佳閾值，用該最佳閾值對(duì)經(jīng)步驟(4)處理后的灰度圖像進(jìn)行分割，并轉(zhuǎn)化為二值化圖像； (6)對(duì)所述二值化圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)操作； (7)去除面積小于一預(yù)定值的雜點(diǎn)； (8)標(biāo)記連通的區(qū)域，用顏色標(biāo)記每一個(gè)微藻細(xì)胞； (9)統(tǒng)計(jì)被標(biāo)記的微藻細(xì)胞區(qū)域的面積分布，顯示微藻細(xì)胞總數(shù)。
2.如權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字圖像處理的微藻自動(dòng)計(jì)數(shù)方法，其特征在于:上述步驟(2)中圖像灰值化的計(jì)算方法為Gray = 0.29900 * R + 0.58700 * G + 0.11400 * B ；式中Gray表示彩色圖像像素的亮度，R表示彩色圖像紅色分量的像素值，G表示彩色圖像綠色分量的像素值，B表示彩色圖像藍(lán)色分量的像素值。
3.如權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字圖像處理的微藻自動(dòng)計(jì)數(shù)方法，其特征在于:上述步驟(3)中所述中值濾波處理所用的滑動(dòng)濾波窗口為[5X5]。
4.如權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字圖像處理的微藻自動(dòng)計(jì)數(shù)方法，其特征在于:上述步驟(4)中的方法為:對(duì)中值濾波處理后的圖像用一個(gè)結(jié)構(gòu)元素通過閉操作從一幅圖像中刪除物體，然后差操作得到一幅僅保留已刪除分量的圖像；底帽變換所使用的結(jié)構(gòu)元素為半徑為60個(gè)像素大小的圓盤形狀的結(jié)構(gòu)元素。
5.如權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字圖像處理的微藻自動(dòng)計(jì)數(shù)方法，其特征在于:上述步驟(6)具體操作步驟為:先對(duì)二值化后圖像進(jìn)行腐蝕，并求反，然后對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)重建，再進(jìn)行一次求反，然后再對(duì)圖像進(jìn)行關(guān)操作，再進(jìn)行腐蝕；上述形態(tài)學(xué)操作所使用的結(jié)構(gòu)元素均為半徑為10個(gè)像素大小的圓盤形狀的結(jié)構(gòu)元素。
6.如權(quán)利要求1所述的基于數(shù)字圖像處理的微藻自動(dòng)計(jì)數(shù)方法，其特征在于:上述步驟(7)中的方法為:使用Matlab的bwareaopen函數(shù)刪除圖像中面積小于面積閾值的對(duì)象；面積閾值為10，使用8鄰域。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK103955937SQ201410205197
【公開日】2014年7月30日 申請(qǐng)日期:2014年5月15日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月15日
【發(fā)明者】沈英, 鄭德鍵, 趙云, 徐新苗, 朱明珠 申請(qǐng)人:福州大學(xué)