一种小麦条锈病菌夏孢子自动统计计数方法技术

本发明专利技术提供了一种小麦条锈病菌夏孢子自动统计计数方法，其可用于野外田间空气中小麦条锈病菌夏孢子的定量监测和准确计数。该方法包括以下步骤：通过TPBZ3型孢子捕捉仪、研究级显微镜将小麦条锈病菌夏孢子的显微图像采集到计算机；然后进行K‑means聚类算法、形态学处理、基于形状因子和面积的粘连孢子判别、基于凹度的粘连轮廓分割和粘连孢子轮廓段融合与计数，其计数准确率可达98.6％，实现了夏孢子的自动统计与计数。本发明专利技术的方法计数精度高，实用性强，解决了野外田间空气中小麦条锈病菌夏孢子计数这一亟待解决的难题。为在线式小麦条锈病夏孢子监测装备的开发提供技术支持。

An automatic statistical counting method for summer spores of Wheat Stripe Rust Pathogen

The invention provides an automatic statistical counting method for the summer spores of wheat stripe rust fungus, which can be used for quantitative monitoring and accurate counting of the summer spores of wheat stripe rust in field air. The method includes the following steps: the microscopic images of the summer spores of the wheat stripe rust fungus are collected through the TPBZ3 spore trap and the study stage microscope, and then the K means clustering algorithm, the morphological treatment, the identification of the conidium based on the shape factor and the area, the conglutination segmentation based on the concavity and the conidium, and the conidium are carried out. The accuracy and accuracy of contour segment fusion and counting can reach 98.6%, thus realizing the automatic statistics and counting of summer spores. The method of the invention has high counting accuracy and strong practicability, and solves the problem to be solved urgently for counting the summer spores of wheat stripe rust fungus in field air. It provides technical support for the development of online monitoring equipment for wheat stripe rust.

【技术实现步骤摘要】
一种小麦条锈病菌夏孢子自动统计计数方法
本专利技术属于农业图像处理
，特别涉及一种小麦条锈病菌夏孢子自动统计计数方法。
技术介绍
由条形柄锈菌(Pucciniastriiformisf.sp.tritici)引起的小麦条锈病是我国西北、西南、华北和淮北等冬麦区和西北春麦区小麦的重要病害，一般流行年份可致小麦减产10％～20％，特大流行年份可致小麦减产50％～60％，对我国粮食安全生产具有重大威胁。小麦条锈病是一种气传病害，病原菌主要以夏孢子随气流传播到小麦上完成周年侵染循环，因此，田间空气中的夏孢子数量与小麦条锈病的流行程度紧密相关。对田间空气中条锈病菌夏孢子的定量监测和准确计数，并利用计数结果进行病害的早期预测，是及早制定正确的防控策略和采取防治措施的一个重要依据。目前，小麦条锈病菌夏孢子数量多采用孢子捕捉器取样和监测，然后将黏附有孢子的载玻片拿回实验室在显微镜下人工计数或分子生物学方法计数。传统的人工计数方法是在光学显微镜下通过肉眼观测载玻片确定孢子个数，或者是将黏着的孢子洗刷下来，配成悬浮液，制成临时玻片进行镜检计数，均存在工作量大、效率低、且随工作时间准确性降低等缺点。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种小麦条锈病菌夏孢子自动统计计数方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、夏孢子显微图像采集用孢子捕捉仪捕捉田间空气中的小麦条锈病菌夏孢子，并在显微镜下进行显微图像采集，获得供试夏孢子显微图像；S2、显微图像选取将所述步骤S1的原始夏孢子显微图像用双线性插值方法缩小尺寸，随机选取部分供试夏孢子图像用于算法训练，其余图像用于测试；S3、K‑means聚类分割将所述步骤S2的夏孢子显微图像用K‑means聚类算法实现孢子和背景的分割，即将其分为孢子目标和背景两大类，然后采用全局阈值算法进行二值化处理得到二值图像；S4、形态学处理首先用填充操作对所得二值图像进行孔洞填充，再用完整孢子中最小面积值为阈值...

【技术特征摘要】
1.一种小麦条锈病菌夏孢子自动统计计数方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、夏孢子显微图像采集用孢子捕捉仪捕捉田间空气中的小麦条锈病菌夏孢子，并在显微镜下进行显微图像采集，获得供试夏孢子显微图像；S2、显微图像选取将所述步骤S1的原始夏孢子显微图像用双线性插值方法缩小尺寸，随机选取部分供试夏孢子图像用于算法训练，其余图像用于测试；S3、K-means聚类分割将所述步骤S2的夏孢子显微图像用K-means聚类算法实现孢子和背景的分割，即将其分为孢子目标和背景两大类，然后采用全局阈值算法进行二值化处理得到二值图像；S4、形态学处理首先用填充操作对所得二值图像进行孔洞填充，再用完整孢子中最小面积值为阈值，去除小面积区域噪声，所占面积小于该阈值的边界上孢子，均从图像中移除，计数时作为其他视野中的孢子，最后，用圆盘结构元素对二值图像进行形态学开运算，以消除夏孢子边界小的凸刺；S5、基于形状因子和面积的粘连孢子判别选择描述目标边界复杂程度的形状因子和面积作为粘连孢子判别的依据，形状因子公式为：SF＝4πS/L2式中SF为形状因子；S为一个连通区域的面积像素值；L为连通区域的周长像素值；经粘连孢子判别后，对判定为单个孢子的区域直接采用最小二乘椭圆拟合算法进行拟合并记录椭圆个数Num供后续统计计数，对粘连孢子区域将每个孢子一一分割出来并自动计数；S6、基于凹度的粘连孢子轮廓分割对所述步骤S5二值图像中的粘连孢子区域通过移除内部像素点操作提取出边缘轮廓，然后遍历图像跟踪边缘轮廓点，并将轮廓点坐标保存在一个有序表中，pt(xt,yt)是边缘轮廓上任意一点，两向量ptpt-k和ptpt+k之间的夹角称为pt的凹度，pt-k和pt+k表示点pt的相邻轮廓点，凹度concavity的公式为：其中凹点是满足如下两个条件的轮廓点：(1)凹度concavity(pt)在角angle(δ1,δ2)范围之内；(2)直线不包含在粘连孢子内；粘连孢子边缘轮廓由轮廓上的所有凹点和由凹点分割成的多个轮廓段组成，如下式：C＝CS1+...+CSi+...+CSN+cp1+...+cpj+...+cpK式中C为粘连孢子边缘轮廓；CSi为第i个轮廓段；N为轮廓段总数；cpj为第j个凹点；K为凹点总数；删除凹点后，将粘连孢子边缘轮廓分割成多个轮廓段，通过连通区域标记，将轮廓段保存在一个有序的cell结构轮廓段集中，用于后续孢子轮廓段融合处理；S7、粘连孢子轮廓段融合以轮廓段距离测量方法为准则确定候选轮廓段，对候选轮廓段进行最小二乘椭圆拟合并用偏移误差方法进行评价，将符合条件的轮廓段融合成新的轮廓段，对新的轮廓段进行椭圆拟合即为最后的椭圆；S8、最后统计所有椭圆的总数即为夏孢子的个数。2.根据权利要求1所述的小麦条锈病菌夏孢子自动统计计数方法，其特征在于，所述步骤S1中，用TPBZ3型孢子捕捉仪捕捉田间空气中的小麦条锈病菌夏孢子，是在野外小麦田间，抽出捕捉仪的载波器并将表面均匀涂抹一薄层凡士林的载玻片放其上，涂面朝上，将载波器放入捕捉仪仓口内，为了使玻片上黏附的孢子密度不同，获取捕捉时间分别为120、180、240min的条锈病菌夏孢子载玻片，重复10次，共获不同孢子密度的载玻片30片；用BX52型倒置显微镜，放大倍数为10×20，分别对30片载玻片进行显微图像采集，每片随机选取5个视野拍照，共获得150幅供试夏孢子图像，图像尺寸为4140×3096Pixel，图像分辨率为72dpi，存贮为bmp格式；所述步骤S2中，将所述供试夏孢子显微图像用双线性插值方法缩小为911×682Pixel，然后随机选取30幅用于算法训练，其余120幅图像用于测试。3.根据权利要求1所述的小麦条锈病菌夏孢子自动统计计数方法，其特征在于，所述步骤S4中的圆盘结构元素，大小为3×3。4.根据权利要求1所述的小麦条锈病菌夏孢子自动统计计数方法，其特征在于，所述步骤S5中的基于形状因子和面积的粘连孢子判别，形状因子阈值S...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷雨，何东健，姚志风，
申请(专利权)人：西北农林科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61