基于图像处理的微生物数量估算方法技术

本发明专利技术属于数字图像处理领域的应用，具体地说是针对显微镜下拍摄的细菌培养皿图像采用一定的处理步骤，使得处理后的二值图像中的像素数可用于估算培养皿内的细菌数量的基于图像处理的微生物数量估算方法，基于图像的二值化处理，提出了一种全新的微生物数量测定方法，此方法不需要对细菌本身进行实验，而是对显微镜下拍摄的培养皿图像进行处理，属于一种间接测定微生物数量的方法，本发明专利技术中应用非局部均值(NL‑means)去噪算法，对于同一培养皿的不同时间拍摄的细菌图像的统计结果比较稳定，不因细菌位置的改变而产生较大误差，适应性较强。

Method of estimating microbial quantity based on image processing

The invention belongs to the field of application of digital image processing, particularly for microscope shooting Petri dish using image processing steps, which makes the treatment after the two value of the number of pixels in the image can be used to estimate the number of bacteria in the culture dish method to estimate the number of microorganisms based on image processing, image binarization based on the processing, proposes a method for the determination of microbial number of new, this method does not need to experiment on bacteria itself, but on the Petri dish images taken under the microscope, belongs to a method for the indirect determination of microbial quantity, the invention in the application of non local means (NL means) denoising algorithm for the same bacteria image statistical different time dish shooting result is relatively stable, not because of the change of the position of the bacteria and have a greater error, strong adaptability.

【技术实现步骤摘要】
基于图像处理的微生物数量估算方法
：本专利技术属于数字图像处理领域的应用，具体地说是针对显微镜下拍摄的细菌培养皿图像采用一定的处理步骤，使得处理后的二值图像中的像素数可用于估算培养皿内的细菌数量的基于图像处理的微生物数量估算方法。
技术介绍
：目前常用的测定微生物数量的方法有显微镜直接计数法、平板菌落计数法、光电比浊法、测定细胞重量法、测定细胞总氮量或总碳量等。显微镜直接计数法是取一定体积的样品细胞悬液置于计数器的计数室内，用显微镜观察计数的一种快速、直观的方法，常用计数器有血球计数板、PetroffHausser计菌器和Hawksley计菌器等，它们都可用于酵母、细菌、霉菌孢子等悬液的计数。但是，这种方法需要人工进行计数。平板菌落计数法根据每个活的细菌能长出一个菌落的原理，将待测样品经适当稀释之后，取一定量的稀释样液接种到平板上，经过培养，由每个单细胞生长繁殖而形成一个单菌落。统计菌落数，即可换算出样品中的含菌数。该方法被广泛用于生物制品、食品、饮料和水的含菌指数的检测。但是此方法操作较繁琐，结果需要培养一段时间才能取得，而且测定结果易受多种因素的影响，光电比浊法由菌悬液的透光量间本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于图像处理的微生物数量估算方法，其特征在于包括以下各步骤：第一步：读取原始图像I，进行灰度化处理得到灰度图像I0；第二步：去除图像中培养皿边缘外的部分：找到培养皿轮廓圆的半径和圆心，将边缘轮廓部分灰度置0，设处理后图像为I1；第三步：用非局部均值滤波算法对I1进行去噪处理，设去噪后的图像为I2，其具体步骤为：步骤3‑1：假设当前被处理的像素点为i，设Ωi为以像素i为中心的搜索窗口，大小为D×D，设搜索区域中某像素为j，Ni、Nj分别表示以i、j为中心的邻域窗口，大小为d×d，由邻域Ni内像素的灰度值构成的向量表示为

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的微生物数量估算方法，其特征在于包括以下各步骤：第一步：读取原始图像I，进行灰度化处理得到灰度图像I0；第二步：去除图像中培养皿边缘外的部分：找到培养皿轮廓圆的半径和圆心，将边缘轮廓部分灰度置0，设处理后图像为I1；第三步：用非局部均值滤波算法对I1进行去噪处理，设去噪后的图像为I2，其具体步骤为：步骤3-1：假设当前被处理的像素点为i，设Ωi为以像素i为中心的搜索窗口，大小为D×D，设搜索区域中某像素为j，Ni、Nj分别表示以i、j为中心的邻域窗口，大小为d×d，由邻域Ni内像素的灰度值构成的向量表示为步骤3-2：用和之间的相似性来度量i和j的相似性：根据公式(1)计算两邻域窗口之间的高斯加权欧式距离：其中Ga表示标准差为a的高斯核，表示矩阵对应元素相乘，和越相似，则L2越小，用高斯核加权的目的是使邻域中距离中心像素越远的像素造成的影响越小；步骤3-3：利用公式(2)计算描述像素i、j相似度的权值w(i,j)：其中，Z(i)为权值的归一化系数，而h为图像的平滑参数，参数h控制高斯函数的衰减程度来控制权值的大小，从而控制平滑噪声的程度，h越小，高斯函数变化越显著，细节保留程度比较高，但会残留过多的噪声点；h越大，高斯函数变化越平缓，去噪水平越高，但同时也会导致图像越模糊；步骤3-4：基于相似性的度量，利用公式(4)得到像素i的估计值第四步：去除背景，以消除光照不均匀对图像造成的影响，具体步骤为：步骤4-1：背景估计：对于I2中的像素i，选取其w×w的邻域内亮度最高的48个点，在这48个点中去除最亮的点，将剩余47个点的灰度平均值作为像素i处的背景值，设估计出的背景图像为Ib；步骤4-2：分段对比度补偿及背景亮度规范化：设F＝255为规范化背景的亮度，逐行逐列扫描I2图像；若Ib(x,y)＞I2(x,y)，则按公式(5)计算I3(x,y)：I3(x,y)＝F-k*[Ib(x,y)-I2(x,y)](5)若按公式(5)计算出的I3(x,y)≥0.75F则直接输出I3(x,y)，否则按公式(6)计算I3(x,y)：I3(x,y)＝0.75F(6)若Ib(x,y)≤I2(x,y)，则按公式(7)计算I3(x,y)：I3(x,y)＝F(7)其中，k(x,y)的物理意义是背景与物体对比度放大的倍数，它是一个连续分段的线性函数，根据公式(8)计...

【专利技术属性】
技术研发人员：王好贤，周志权，李可喻，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学威海，
类型：发明
国别省市：山东,37