[發(fā)明專利]一種基于安卓平臺(tái)的類圓顆粒物計(jì)數(shù)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711122842.4
• 申請(qǐng)日: 2017-11-14
• 公開（公告）號(hào): CN107909138B
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱偉興;劉亞玲;李新城
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 江蘇大學(xué)
• 主分類號(hào): G06M11/00
• 分類號(hào): G06M11/00;G06T7/168;G06T7/60;G06T7/90
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本發(fā)明涉及一種基于安卓平臺(tái)的類圓顆粒物計(jì)數(shù)方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。首先基于顏色色差特征從背景中提取只包含類圓顆粒的二值圖像；提取圖像中粘連重疊顆粒塊區(qū)域并用基于距離變換和H?minima的分割方法對(duì)顆粒塊區(qū)域進(jìn)行第一次分割；提出準(zhǔn)確提取顆粒物表面孔洞的方法，并對(duì)孔洞填補(bǔ)后的顆粒塊區(qū)域進(jìn)行第二次分水嶺分割，經(jīng)連通域分析去除噪點(diǎn)及少量陰影區(qū)域，求取每個(gè)顆粒最外層輪廓的最小外接圓并畫于原圖，圓的個(gè)數(shù)即為顆粒個(gè)數(shù)。本發(fā)明的計(jì)數(shù)系統(tǒng)降低硬件使用成本；本發(fā)明極大程度抑制傳統(tǒng)分割方法帶來(lái)的過(guò)度分割和錯(cuò)誤分割，能夠準(zhǔn)確檢測(cè)大量緊密粘連的單層顆粒物和簡(jiǎn)單兩層的類圓顆粒物，可以獲得較高的計(jì)數(shù)精度和計(jì)數(shù)效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于安卓平臺(tái)的類圓顆粒物計(jì)數(shù)系統(tǒng)和計(jì)數(shù)方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

在農(nóng)業(yè)、工業(yè)和醫(yī)療衛(wèi)生等各種應(yīng)用領(lǐng)域，經(jīng)常需要統(tǒng)計(jì)類圓顆粒(如農(nóng)作物種子、鋼筋棒材、細(xì)胞等)的數(shù)目。傳統(tǒng)方法是通過(guò)人的判斷來(lái)確定顆粒數(shù)量，由于人眼長(zhǎng)時(shí)間的高強(qiáng)度工作后容易疲勞，計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確性難以保證，并且很多作業(yè)場(chǎng)合難以實(shí)現(xiàn)人工計(jì)數(shù)(如工業(yè)流水線上藥丸、河中游弋的鴨子計(jì)數(shù))。伴隨計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的提高，基于數(shù)字圖像處理的類圓形顆粒自動(dòng)分析系統(tǒng)研究較多，其主要任務(wù)是通過(guò)預(yù)處理對(duì)采集圖像進(jìn)行類圓顆粒物分割，分割出單個(gè)顆粒物并統(tǒng)計(jì)顆粒物的個(gè)數(shù)。其中粘連重疊顆粒物分割是最為關(guān)鍵的問題，它影響著顆粒物統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果。此類系統(tǒng)一般通過(guò)攝像機(jī)采集圖像，并傳送至電腦端進(jìn)行處理分析，因此進(jìn)行簡(jiǎn)單、便攜、快速、準(zhǔn)確的檢測(cè)更具實(shí)際意義。

隨著智能終端技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，有拍照功能的智能手機(jī)或平板電腦成為人們生活中不可或缺的一部分，其中基于安卓系統(tǒng)的智能手機(jī)在我國(guó)的占有率遠(yuǎn)高于其他系統(tǒng)。在此背景下，設(shè)計(jì)一個(gè)便攜式類圓顆粒物計(jì)數(shù)移動(dòng)終端，且通過(guò)特定圖像算法運(yùn)算得出顆粒物的數(shù)量，尤其針對(duì)深度粘連和部分重疊的顆粒物對(duì)象，這對(duì)提高計(jì)數(shù)效率及其自動(dòng)化水平具有學(xué)術(shù)意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是對(duì)不同光照下深度粘連、部分重疊的類圓顆粒物便攜式計(jì)數(shù)，為此提出一種基于安卓平臺(tái)的類圓顆粒物計(jì)數(shù)系統(tǒng)和計(jì)數(shù)方法。

本發(fā)明計(jì)數(shù)系統(tǒng)采用的技術(shù)方案是：基于安卓平臺(tái)的類圓顆粒物計(jì)數(shù)系統(tǒng)包括圖像獲取模塊、圖像處理及計(jì)數(shù)模塊。圖像獲取模塊，采用Android系統(tǒng)中hardware.camera連接手機(jī)攝像頭拍攝圖像或直接使用Intent.ACTION_PICK從本地相冊(cè)中加載一張圖像，然后將圖像存儲(chǔ)在手機(jī)內(nèi)存中的圖像采集數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)中；圖像處理及計(jì)數(shù)模塊，通過(guò)點(diǎn)擊分割、計(jì)數(shù)等按鍵采用本文提出的圖像算法對(duì)采集圖像進(jìn)行處理，完成顆粒計(jì)數(shù)并顯示計(jì)數(shù)結(jié)果。

本發(fā)明計(jì)數(shù)方法采用的技術(shù)方案是：基于安卓平臺(tái)的類圓顆粒物計(jì)數(shù)方法包括以下步驟：

步驟1，對(duì)獲取的彩色顆粒物圖像進(jìn)行預(yù)處理，主要是顆粒物前景檢測(cè)；步驟2，標(biāo)記連通區(qū)域并計(jì)算每個(gè)區(qū)域的面積和似圓度，設(shè)定面積和似圓度閾值提取孤立顆粒區(qū)域和粘連重疊顆粒塊區(qū)域；步驟3，用本文算法初次分割粘連重疊顆粒塊區(qū)域(顆粒表面有孔洞)；步驟4，提取步驟3結(jié)果中的孔洞，作膨脹操作后填補(bǔ)步驟2中粘連重疊顆粒塊區(qū)域，并對(duì)其進(jìn)行第二次分割；步驟5，對(duì)步驟4的結(jié)果進(jìn)行連通域分析并顯示檢測(cè)到的顆粒及其數(shù)量。

所述步驟1具體包括：首先用手機(jī)攝像頭獲取彩色顆粒圖像，分別提取其紅色和藍(lán)色通道圖像并作相減操作求取紅藍(lán)色差圖像，同時(shí)對(duì)彩色圖像做直方圖均衡化并提取HSV顏色空間的H色度圖，分別對(duì)紅藍(lán)色差圖像和色度圖用最大類間方差法作閾值分割得到兩幅二值圖像，并對(duì)二值圖像作形態(tài)學(xué)處理，最后對(duì)兩幅二值圖像作邏輯與操作得到只包含顆粒區(qū)域的二值圖像。

進(jìn)一步，所述對(duì)二值圖像作形態(tài)學(xué)處理的具體方法是：利用半徑固定的圓盤結(jié)構(gòu)元素對(duì)二值圖做腐蝕運(yùn)算和開運(yùn)算，去除圖中孤立的噪點(diǎn)，斷開目標(biāo)間及目標(biāo)與背景間的輕度粘連并平滑邊緣；

所述步驟3的具體過(guò)程為：