[發(fā)明專利]基于自我學習機制的粘連菌落自動分割方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710017499.0
• 申請日: 2017-01-11
• 公開（公告）號: CN106897992B
• 公開（公告）日: 2020-11-20
• 發(fā)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
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本發(fā)明屬于微生物檢測技術領域，涉及一種基于自我學習機制的粘連菌落自動分割方法；本發(fā)明方法通過計算機首先學習特定粘連菌落對應的菌落邊緣區(qū)域、菌落接觸區(qū)域以及菌落中心區(qū)域的顏色特征，根據(jù)顏色特征自動構建分割模型，隨后采用未知的粘連菌落測試已構建的分割模型，最后將通過測試的分割模型應用于大批量平板中的粘連菌落分割；本發(fā)明可捕捉粘連菌落圖像的菌落邊緣區(qū)域（1）、菌落接觸區(qū)域（2）以及菌落中心區(qū)域（3）的顏色特征，自動建立并驗證粘連菌落的分割規(guī)則，使得一線的普通操作人員經(jīng)過簡單的操作即可實現(xiàn)復雜粘連菌落的高效分割。

技術領域

本發(fā)明屬于微生物檢測技術領域，涉及一種基于自我學習機制的粘連菌落自動分割方法。

背景技術

平板菌落計數(shù)是檢測食品、農(nóng)產(chǎn)品中活體微生物數(shù)量的國標方法，其計數(shù)結果可用來評價食品、農(nóng)產(chǎn)品在生產(chǎn)及加工過程中受微生物污染的程度。平板菌落計數(shù)主要有人工計數(shù)法和計算機視覺自動計數(shù)法。申請?zhí)枮镃N201210059955.5的專利公開了一種計算機視覺自動計數(shù)法，通過統(tǒng)計標準平板菌落圖片中菌落區(qū)域與背景區(qū)域（培養(yǎng)基）的顏色特征，建立以顏色特征為分割閾值的菌落區(qū)域背景區(qū)域分割標準，并在計算機中編寫特定的圖像處理程序來完成菌落計數(shù)任務。計算機視覺自動計數(shù)法具有速度快、檢測結果客觀等優(yōu)勢，能在短時間內完成大批量平板的菌落計數(shù)。

在實際操作過程中，為了保證計數(shù)結果的可靠性，用于平板菌落培養(yǎng)的樣品稀釋液濃度不能太低（理想情況是經(jīng)稀釋液涂布后，平板包含30-300個菌落），因而不可避免的出現(xiàn)菌落粘連的情況。為了準確計算平板內菌落的個數(shù)，這就要求計算機內特定的圖像處理程序不僅要完成菌落區(qū)域與背景區(qū)域的分割，而且要對粘連菌落進行分割。菌落區(qū)域與背景區(qū)域往往具有不同的顏色特征且差異比較明顯，通過圖像處理程序內設定的固定分割閾值即可完成圖像分割；而粘連菌落區(qū)域均由組成菌落的微生物細胞覆蓋，導致菌落邊緣區(qū)域、菌落重疊區(qū)域、菌落中心區(qū)域之間的顏色差異非常小，對應的分割閾值往往隨著培養(yǎng)批次、圖像拍攝條件等因素而發(fā)生變化，難以在圖像處理程序中預先設定合理的分割閾值來完成粘連菌落的分割。

學者（周瑩莉等. 基于圖像處理的菌落自動計數(shù)方法及其實現(xiàn). 數(shù)據(jù)采集與處理, 2003, 18(4):460-464.）提出了采用動態(tài)閾值（如最大類間方差法自動計算最優(yōu)閾值）對粘連菌落進行分割，但是動態(tài)閾值的計算、修正以及其分割效果的判斷要求操作人員具有較高的圖像處理技能，因此不利于該方法的推廣。申請?zhí)枮镃N201510732585.0的專利公開了以一定的時間間隔跟蹤拍攝粘連區(qū)域的菌落生長過程，搜尋菌落彼此粘連之前的圖像并結合固定閾值進行分割。該方法的分割效果好，但連續(xù)跟蹤拍攝過程耗時，難以滿足大批量平板的菌落計數(shù)需求。

為了有效分離粘連菌落，使得菌落計數(shù)結果能夠準確地反映樣本的微生物數(shù)量，本發(fā)明提出一種基于自我學習機制的粘連菌落分割方法；借助該方法，一線的普通操作人員經(jīng)過簡單的操作即可實現(xiàn)復雜粘連菌落的高效分割。

發(fā)明內容

本發(fā)明針對兩個或兩個以上單菌落由于彼此的菌落邊緣相互接觸而形成的粘連菌落，提出了一種基于自我學習機制的粘連菌落自動分割方法。

計算機首先學習特定粘連菌落對應的菌落邊緣區(qū)域、菌落接觸區(qū)域以及菌落中心區(qū)域的顏色特征，根據(jù)顏色特征自動構建分割模型，隨后采用未知的粘連菌落測試已構建的分割模型，最后將通過測試的分割模型應用于大批量平板中的粘連菌落分割。

為達到上述目的，本發(fā)明采用的技術方案是：

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(qū)域（1）、菌落接觸區(qū)域（2）以及菌落中心區(qū)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(shù)據(jù)，組建數(shù)組X _{n*3, 3}。