[發明專利]基于多尺度條件概率模型的豬瘟病毒電鏡圖像檢測方法在審
| 申請號： | 202010733247.X | 申請日： | 2020-07-27 |
| 公開（公告）號： | CN112102231A | 公開（公告）日： | 2020-12-18 |
| 發明（設計）人： | 李晨;羅淼 | 申請（專利權）人： | 四川木牛流馬智能科技有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06K9/62;G06N20/20 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知識產權代理有限公司 51230 | 代理人： | 楊保剛 |
| 地址： | 610041 四川省*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 尺度 條件 概率 模型 豬瘟 病毒 圖像 檢測 方法 | ||
1.基于多尺度條件概率模型的豬瘟病毒電鏡圖像檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：
步驟1：采集原始豬瘟病毒電鏡圖片進行預處理；
步驟2：對預處理的圖片進行網格化處理；
步驟3：對網格化得到的圖像，進行最大池化，然后提取每個圖像的灰度共生梯度矩陣和方向梯度直方圖特征合成一個向量生成灰度共生梯度特征；
步驟4：將圖像的灰度共生梯度特征利用分類器進行分類，得到灰度共生梯度特征的一元勢函數；將圖像的灰度共生梯度特征相鄰的八個圖像的灰度共生梯度特征利用分類器進行分類，得到相鄰的八個灰度共生梯度特征的二元勢函數；
步驟5：將一元勢函數和二元勢函數結合作為多尺度條件概率模型的勢能團，通過多尺度條件概率模型計算圖像級分類結果的聯合概率。
2.根據權利要求1所述的基于多尺度條件概率模型的豬瘟病毒電鏡圖像檢測方法，其特征在于：所述預處理包括去噪處理，所述去噪處理采用中值濾波。
3.根據權利要求1所述的基于多尺度條件概率模型的豬瘟病毒電鏡圖像檢測方法，其特征在于：所述網格化處理包括以下步驟：
步驟2.1：求出圖像的大小；
步驟2.2：根據所要分割的數目的圖片進行行和列的除法操作；
步驟2.3：分割剩余部分丟棄；
步驟2.4：判定符合標準與否，返回相應值、創建可視化圖。
4.根據權利要求1所述的基于多尺度條件概率模型的豬瘟病毒電鏡圖像檢測方法，其特征在于：所述方向梯度直方圖特征的提取包括以下步驟：
步驟3.1：將圖像的色彩轉為灰度，采用Gamma歸一化；
步驟3.2：分別對圖像中每個像素計算梯度的大小以及方向；
步驟3.3：將圖像分割，最終成為小的單元胞Cell；
步驟3.4：直方圖由每個單元格的梯度方向所構成，每個單元胞Cell的像素梯度方向直方圖進行統計，并以像素大小為權重；
步驟3.5：將單元胞Cell的單元格組合成更大的塊block空間，在此空間在此進行歸一化；
步驟3.6：生成方向梯度直方圖特征。
5.根據權利要求1所述的基于多尺度條件概率模型的豬瘟病毒電鏡圖像檢測方法，其特征在于：所述分類器采用隨機森林分類器。
6.根據權利要求1所述的基于多尺度條件概率模型的豬瘟病毒電鏡圖像檢測方法，其特征在于：所述多尺度條件概率模型的表達式為：
其中，V代表圖所有節點的集合，E代表的是無向圖所有邊的集合，表示一元勢函數，用于測量節點i被標記為觀測矢量Y的xi的概率，表示二元勢函數，用于描述圖像中相鄰節點i，j的關系。
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