[發明專利]易于圖像分割的線蟲識別方法及系統

有效

• 申請號: 201711059501.7
• 申請日: 2017-11-01
• 公開（公告）號: CN107808396B
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 陳維洋;李偉偉
• 申請（專利權）人: 齊魯工業大學
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G06T7/194
• 代理公司: 濟南信達專利事務所有限公司 37100
• 代理人: 杜鵑花

1.易于圖像分割的線蟲識別方法，利用計算機進行圖像采集以及圖像處理并識別線蟲；其特征在于包括以下步驟：

(1)、讀入線蟲在微孔板上的實驗圖像；

(2)、在線蟲實驗圖像中通過滑動窗口的方式計算灰度共生矩陣和對比度特征值，并得到以每個像素點為中心的對比度特征值，并轉化生成對比度特征影像；

(3)、將對比度特征影像進行初步分割，依據對比度的差異，識別出前景物體；

(4)、對上述分割出的前景物體進行過濾，識別出線蟲；

所述步驟(4)中，前景物體包括線蟲、小型干擾物和微孔板，所述過濾識別方法包括以下步驟：

a、選取面積閥值為線蟲平均面積的一半，通過對得到的每個前景物體進行面積的篩選，過濾掉小型干擾物；

b、通過對每個前景物體的長、寬比值計算，過濾掉長、寬比值最大的微孔板，得到最終線蟲識別結果；

所述步驟b中，通過定義一個近似求解每個前景物體的長、寬比值的方法如下：

①、每個前景物體的面積設為A，用其所覆蓋的像素點的個數計算求得；每個前景物體的周長設為C，用其外層像素點的個數計算求得；每個前景物體的寬度設為W，計算前景物體的寬度：

②、每個前景物體的長度設為L，計算前景物體的長度：

③、每個前景物體的長、寬比值計算：

2.根據權利要求1所述的易于圖像分割的線蟲識別方法，其特征在于所述步驟(2)中，每一個窗口滑過所覆蓋形成的子圖像，計算子影像區域內的灰度共生矩陣和對比度特征值，將代表這個窗口的對比度特征值賦值給窗口的中心像素點；重復上述步驟，直到滑動窗口遍歷整個圖像，得到由每個窗口對比度特征值組成的一個對比度特征值矩陣，轉化生成對比度特征影像。

3.根據權利要求1所述的易于圖像分割的線蟲識別方法，其特征在于所述步驟(3)中，對比度特征值影像中線蟲位置的對比度特征值高于圖像背景區域的對比度特征值，并分割識別出前景物體。

4.根據權利要求3所述的易于圖像分割的線蟲識別方法，其特征在于背景區域包括黑色邊框、高亮度的背景區域以及低亮度的背景區域。

5.根據權利要求1所述的易于圖像分割的線蟲識別方法，其特征在于所述近似求解的前景物體均為長方形結構的前景物體。

6.根據權利要求1所述的易于圖像分割的線蟲識別方法，其特征在于微孔板為384孔板或96孔板。

7.易于圖像分割的線蟲識別系統，包括機架、數碼顯微鏡、微孔板和計算機處理控制終端，微孔板放置在機架上，且微孔板放置在數碼顯微鏡下方，數碼顯微鏡與計算機處理控制終端通訊連接，用于接收和識別從數碼顯微鏡處傳送來的線蟲實驗圖像信息，并對線蟲實驗圖像進行處理；其特征在于計算機處理控制終端包括：

①窗口滑動處理單元，用于計算灰度共生矩陣和對比度特征值，并得到以每個像素點為中心的對比度特征值，并轉化生成對比度特征影像；

②分割判斷識別單元，與窗口滑動處理單元連接，用于將對比度特征影像初步分割，依據線蟲實驗圖像中線蟲位置對比度特征值高于圖像背景區域對比度特征值，識別出前景物體；

③過濾識別單元，與分割判斷識別單元連接，用于對分割識別出的前景物體過濾，識別出線蟲；

過濾識別單元還包括：

1面積篩選閥值單元，面積篩選閥值單元用于篩選線蟲平均面積一半的前景物體，該前景物體為小型干擾物；

2長、寬比值計算單元，長、寬比值計算單元用于過濾長、寬比值最大的前景物體，該前景物體為微孔板，以識別出線蟲實驗圖像中的線蟲。