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[發明專利]基于自我學習機制的粘連菌落自動分割方法有效

專利信息
申請號: 201710017499.0 申請日: 2017-01-11
公開(公告)號: CN106897992B 公開(公告)日: 2020-11-20
發明(設計)人: 石吉勇;張芳;鄒小波;胡雪桃;張文;黃曉瑋;李志華;徐藝偉;翟曉東 申請(專利權)人: 江蘇大學
主分類號: G06T7/00 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/194;G06T7/66
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 212013 江*** 國省代碼: 江蘇;32
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摘要:
搜索關鍵詞: 基于 自我 學習 機制 粘連 菌落 自動 分割 方法
【權利要求書】:

1.一種基于自我學習機制的粘連菌落自動分割方法,其特征在于,按照如下步驟進行:

步驟一:分割模型的自我構建,具體包含以下過程:

過程(1),采集菌落彩色圖像,分別提取n個粘連菌落彩色圖像中菌落邊緣區域(1)、菌落接觸區域(2)以及菌落中心區域(3)內的紅色分量R、綠色分量G和藍色分量B的均值r、g和b,得到的n*3組數據,組建數組X n*3, 3;所述數組X n*3, 3的第1列、第2列和第3列分別保存紅色分量R的均值r、綠色分量G的均值g和藍色分量B的均值b;數組X n*3, 3的第j*3-2行(j=1,2, …, n-1, n)依次保存n個粘連菌落彩色圖像Ii中菌落邊緣區域(1)的(r,g,b)值,數組Xn*3, 3的第j*3-1行(j=1, 2, …, n-1, n)依次保存n個粘連菌落彩色圖像Ii中菌落接觸區域(2)的(r,g,b)值,數組X n*3, 3的第j*3行(j=1, 2, …, n-1, n)依次保存n個粘連菌落彩色圖像Ii中菌落中心區域(3)的(r,g,b)值;

過程(2),建立數組Y n*3, 1,保存數組X n*3, 3中每一行的(r,g,b)值對應區域的屬性,其中Y n*3, 1數組中第j*3-2行(j=1, 2, …, n-1, n)、第j*3-1行(j=1, 2, …, n-1, n)的取值均為0,Y n*3, 1數組中第j*3行(j=1, 2, …, n-1, n)的取值均為1;

過程(3),構建分割模型,將n個粘連菌落彩色圖像Ii中的前Int (2*n/3)幅圖像在數組Xn*3, 3和數組Y n*3, 1對應的數據結合K最近鄰分類算法構建分割模型 Y = Fknn(X);其中Int(2*n/3)表示對2*n/3取整數;

步驟二:分割模型的自我測試,具體包含以下過程:

提取n個粘連菌落彩色圖像Ii中的后n-Int (2*n/3)幅圖像在數組X n*3, 3和數組Y n*3, 1對應的數據,測試已建立的分割模型;計算出分割模型的自我測試效果R,若R大于等于R合格,則進入步驟三;若R小于R合格且R小于R合格累計出現的次數小于等于K次,則重新進入步驟一;若R小于R合格且R小于R合格累計出現的次數大于K次,則終止執行任何步驟;其中R合格為90%,K為10;

步驟三:粘連菌落的自動分割,具體包含以下過程:

采集待分割的粘連菌落彩色圖像ID(D=1, 2, …, n-1, n),分別提取每一個像素點對應的紅色分量R的均值r、綠色分量G的均值g和藍色分量B的均值b,構成的輸入變量XD,代入已通過測試的分割模型Y = Fknn(X),逐一計算像素點對應的屬性YD = Fknn(XD),進而完成對待分割粘連菌落彩色圖像的二值分割。

2. 根據權利要求1所述的一種基于自我學習機制的粘連菌落自動分割方法,其特征在于,步驟一過程(2)中所述數組Y n*3, 1中0代表數組X n*3, 3的對應的(r,g,b)值屬于背景區域;1代表數組X n*3, 3對應的(r,g,b)值屬于目標區域;即菌落邊緣區域(1)和菌落接觸區域(2)的(r,g,b)值屬背景區域,菌落中心區域(3)的(r,g,b)值屬目標區域。

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