【技术实现步骤摘要】
一种目标菌落特征自动识别方法
本专利技术属于医学检测
，具体涉及一种目标菌落特征自动识别方法。
技术介绍
培养皿中形成菌落的数量、形状以及大小等特征是生物制品检验、疾病诊断以及食品、饮料、水等产品检验的重要指标。传统上，针对菌落的计数是人工通过记号笔或电子笔在培养皿打点的方法进行统计计数，这种方法易使人疲劳、易受外界干扰，通常依赖人工经验，效率低，一致性差。随着计算机技术的日益发展，图像处理与计算机视觉技术在菌落识别、菌落计数和定位等领域得到广泛应用。近年来，国内外厂商相继推出菌落计数仪，例如法国的InterScience公司、美国GeneScience公司，国内的讯数公司等。目前的菌落计数仪产品，普遍成本高昂，且大多数产品根据菌落的形状特征(例如，圆形的菌落)进行特征匹配、过滤，对于其他形状特征的菌落，特别是不规则形状(例如云朵状、丝状)识别无能为力；另外，这类菌落计数仪产品大多采用单帧图像直接阈值化和圆形检测的方法，对于颜色较暗的培养基，计数效果不好。在菌落计数领域，较为成熟的方法是图像特征匹配方法...
【技术保护点】
1.一种目标菌落特征自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1，采集目标彩色图像和空白彩色图像，其中，目标彩色图像为培养皿内的培养基内细菌处于生长阶段或生长完成状态下的彩色图像，空白彩色图像为该培养皿内的培养基内细菌未生长状态下的彩色图像；/n步骤S2，对步骤S1的目标彩色图像和空白彩色图像分别进行HSV颜色模型过滤、旋转匹配，再通过最小二乘圆拟合处理截取区域图像中培养基以外的区域，获取尺寸、方向一致的目标培养基区域图像和空白培养基区域图像；/n步骤S3，对步骤S2的目标培养基区域图像进行基于空白培养基区域图像的减除处理以获取目标重建图像，对目标重建图像进行二值化...
【技术特征摘要】
1.一种目标菌落特征自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，采集目标彩色图像和空白彩色图像，其中，目标彩色图像为培养皿内的培养基内细菌处于生长阶段或生长完成状态下的彩色图像，空白彩色图像为该培养皿内的培养基内细菌未生长状态下的彩色图像；
步骤S2，对步骤S1的目标彩色图像和空白彩色图像分别进行HSV颜色模型过滤、旋转匹配，再通过最小二乘圆拟合处理截取区域图像中培养基以外的区域，获取尺寸、方向一致的目标培养基区域图像和空白培养基区域图像；
步骤S3，对步骤S2的目标培养基区域图像进行基于空白培养基区域图像的减除处理以获取目标重建图像，对目标重建图像进行二值化处理得到菌落区域的目标二值图像；
步骤S4，对于目标二值图像进行形态学处理获取目标二值修正图像；
步骤S5，用改进的边界跟踪算法识别目标二值修正图像中所有连通域的轮廓，获取所有连通域的轮廓链表，对所有链表分别进行最小二乘椭圆拟合，确定每一连通域的椭圆圆心位置以及长轴和短轴值；
步骤S6，将每一拟合椭圆作为一个目标菌落，拟合椭圆的圆心位置表征菌落在培养皿的位置，拟合椭圆的个数即可菌落的个数，拟合椭圆的长轴和短轴值表征菌落的大小。
2.根据权利要求1所述的目标菌落特征自动识别方法，其特征在于，步骤S2步骤包括：
步骤S21，根据H、S、V三个颜色通道的范围值对步骤S1的目标彩色图像进行阈值化处理获取目标培养皿轮廓图形；根据H、S、V三个颜色通道的范围值对步骤S1的空白彩色图像进行阈值化处理获得空白培养皿轮廓图形；
步骤S22，将空白培养皿轮廓图形相对于目标培养皿轮廓图形旋转使两图形方向匹配得到空白培养皿修正轮廓图形；
步骤S23，对步骤S21的目标培养皿轮廓图形和步骤S22的空白培养皿修正轮廓图形分别进行最小二乘圆拟合获取各自拟合圆的圆心点位置和半径值，将各自拟合圆通过半径减去同一个常数去除培养皿中培养基以外的图像区域分别得到目标培养基区域图像和空白培养基区域图像，且两图像尺寸、方向一致。
3.根据权利要求2所述的目标菌落特征自动识别方法，其特征在于，步骤S22具体如下：
分别获取目标培养皿轮廓图形和空白培养皿轮廓图形的边缘区域，边缘区域内包括培养皿边缘设置的若干对位标记，将边缘区域之外的区域设置为黑色；
对目标培养皿轮廓图形的边缘区域和空白培养皿轮廓图形的边缘区域进行旋转使两边缘区域中的对位标记重叠匹配，得到转移矩阵M；
利用转移矩阵M，对空白培...
【专利技术属性】
技术研发人员：王鑫宇，沈力，宋林键，
申请(专利权)人：北京朴清科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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