[發明專利]一種浮游生物全息圖的低冗余快速重建方法

有效

• 申請號: 202110922020.4
• 申請日: 2021-08-12
• 公開（公告）號: CN113591854B
• 公開（公告）日: 2023-09-26
• 發明（設計）人: 王楠;胡文杰;張興;楊學文;崔燕妮;辛國玲
• 申請（專利權）人: 中國海洋大學
• 主分類號: G06V10/25
• 分類號: G06V10/25;G06V10/764;G06V10/82;G06T5/00;G06T7/12;G06T7/73;G06N3/0464;G06N3/0455
• 代理公司: 重慶敏創專利代理事務所(普通合伙) 50253
• 代理人: 陳千

本發明涉及計算機視覺技術領域，具體公開了一種浮游生物全息圖的低冗余快速重建方法，包括步驟：S1：采集浮游生物的數字全息圖，生成源圖像數據集；S2：對所述源圖像數據集中每幅全息源圖像中的浮游生物進行標定，得到標定數據集；S3：運用所述標定數據集對搭建的全息圖重建網絡進行訓練，以及運用所述源圖像數據集對訓練完成的全息圖重建網絡進行測試；S4：將測試完成的所述全息圖重建網絡用于其他浮游生物全息源圖像的重建。全息圖重建網絡可實現自主檢測有效目標區域，并對感興趣區域進行重建。相比傳統的數值重建方法，本發明所訓練的全息圖重建網絡對浮游生物全息圖重建速度快、消除冗余信息的效率高，有望在海洋環境檢測中發揮重要作用。

技術領域

本發明涉及計算機視覺技術領域，尤其涉及一種浮游生物全息圖的低冗余快速重建方法。

背景技術

海洋對于調節地球氣候、維持全球生命系統等具有重要意義。浮游生物作為海洋生態系統的重要組成部分，在氣候變化和海洋生態環境變化具有指示作用。全息成像技術已經成為重要的海洋分析工具，并用于海洋浮游生物的檢測中。對全息圖進行重建可以獲取浮游生物的狀態、粒徑光譜等信息，為海洋監測提供信息。因為源圖像數據集中有效目標稀疏且存在大量噪聲。傳統的數值重建方法需要對不同的衍射深度進行掃描重建，在多個重建圖像中再進行有效目標的檢測。這種傳統方法不僅耗時長，而且掃描重建過程需要大量存儲空間和計算開支，無法適應于原位檢測的需求。因此，能夠直接輸出最優重建結果并可進行嵌入式計算的浮游生物全息圖處理方法對浮游生物全息原位檢測具有重要意義。

發明內容

本發明提供一種浮游生物全息圖的低冗余快速重建方法，解決的技術問題在于：如何低冗余且快速地對拍攝的全息源圖像進行有效重建。

為解決以上技術問題，本發明提供一種浮游生物全息圖的低冗余快速重建方法，包括步驟：

S1：采集浮游生物的數字全息圖，生成源圖像數據集；

S2：對所述源圖像數據集中每幅全息源圖像中的浮游生物進行標定，得到標定數據集；

S3：運用所述標定數據集對搭建的全息圖重建網絡進行訓練，以及運用所述源圖像數據集對訓練完成的所述全息圖重建網絡進行測試；

S4：將測試完成的所述全息圖重建網絡用于其他浮游生物全息源圖像的重建。

進一步地，所述步驟S2具體包括步驟：

S21：通過卷積重建法對所述源圖像數據集中的每幅全息源圖像進行重建，得到該全息源圖像的多張重建圖像；

S22：對每幅全息源圖像的多張重建圖像進行預處理，得到浮游生物的輪廓曲線，并對輪廓曲線加矩形框得到浮游生物的位置信息，得到目標檢測數據集；

S23：根據位置信息對每幅全息源圖像的多張重建圖像進行剪裁，運用聚焦評價函數對裁剪后的圖像進行清晰度測評，選出最清晰的一張作為該全息源圖像的ROI重建真值圖，從而生成目標重建數據集。

進一步地，所述步驟S22具體包括步驟：

S221：將獲得的重建圖像選用濾波窗口為3*3的中值濾波進行去噪，選用自適應閾值二值化算法對濾波后的圖像進行處理，得到二值圖像；

S222：將二值圖像選用濾波窗口為2*2的開運算去除噪聲點，用Canny算子進行邊緣檢測，得到邊緣曲線；

s223：將邊緣曲線使用2*2的結構元素進行膨脹處理，使邊緣曲線完整閉合，使用findContours算子再次提取浮游生物輪廓；

S224：對提取出的浮游生物輪廓進行外加矩形的操作得到浮游生物的位置信息，從而生成目標檢測數據集。

進一步地，所述步驟S23具體包括步驟：