本发明专利技术涉及图像分割技术领域，具体涉及一种口腔微生物菌群群落分割方法。该方法对口腔微生物菌群图像划分获得微生物初始类别；根据初始类别之间的像素点数量变化与色相差异，获得初始类别属于同一种类微生物的可能性；根据初始类别中像素点之间的色相差异与可能性，获得初始类别中每个像素点的异常可能性；根据连通域的形状特征与内部像素点的异常可能性获得初始类别的形状指标，并进而获得初始类别之间的相似性，进而获得初始类别之间的聚类距离，并对口腔微生物菌群进行分割。本发明专利技术结合了微生物的位置分布与颜色信息，确定了微生物初始类别之间的相似性，提高了口腔微生物菌群的分割准确性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像分割，具体涉及一种口腔微生物菌群群落分割方法。
技术介绍
1、由于口腔内的微生物与口腔健康密切相关，微生物的失衡可能导致牙菌斑、牙周炎、龋齿等口腔疾病。通过监测口腔内微生物的种类和数量，可以及早发现口腔疾病的风险并制定相应的预防和应对策略。并且，对于一些口腔感染性疾病，监测微生物还可以帮助选择有效的抗生素和口腔护理产品，同时，对微生物群落进行分割，可以帮助鉴定不同种类的微生物，以了解口腔微生物菌群的组成，包括细菌、真菌和其他微生物的分布情况。因此需要对看口腔内的微生物进行监测。
2、在现有技术中，利用聚类算法对口腔微生物图像进行分割时，经常会出现只根据不同类别下微生物灰度值之间的相似性进行聚类，忽略了微生物的位置分布，从而将不同种类的微生物被划分至同一聚类簇，或者是将同一种类但具有一定颜色差异的微生物分到不同聚类簇中的情况，严重干扰到口腔内微生物菌落的分割。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中，利用聚类算法对口腔微生物图像进行分割时，经常会出现只根据不同类别下微生物灰度值之间的相似性进行聚类，忽略了微生物的位置分布，从而将不同种类的微生物被划分至同一聚类簇，或者是将同一种类但具有一定颜色差异的微生物分到不同聚类簇中的情况，严重干扰到口腔内微生物菌落分割的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种口腔微生物菌群群落分割方法，所采用的技术方案具体如下：
2、一种口腔微生物菌群群落分割方法，所述方法包括：
3、获取口腔微生物菌群图像；</p>4、根据所述口腔微生物菌群图像的颜色特征对所述口腔微生物菌群图像进行划分，获得所有微生物初始类别；根据任意两种微生物初始类别之间像素点的数量变化特征与色相差异程度获得任意两种微生物初始类别属于同一种类微生物的可能性；
5、根据每个所述微生物初始类别中每个像素点与其他像素点在预设邻域内的可能性分布差异与色相分布差异，获得每个所述微生物初始类别中每个像素点的异常可能性；
6、根据每个微生物初始类别中每个连通域内像素点的异常可能性与连通域形状特征，获得每个微生物初始类别的形状指标；根据任意两种微生物初始类别之间的形状指标差异与色相差异，获得任意两种微生物初始类别之间的相似性；根据任意两种微生物初始类别的相似性获得任意两种微生物初始类别进行聚类时的聚类距离；根据所述聚类距离对口腔微生物菌群进行分割。
7、进一步地，所述微生物初始类别的获取方法包括：
8、将所述口腔微生物菌群图像映射到hsl颜色空间中，获得微生物色相空间；
9、将所述微生物色相空间按照色相均匀分割为360个区域，将每一个区域中对应在所述口腔微生物菌群图像中的所有像素点作为一个微生物初始类别。
10、进一步地，任意两种微生物初始类别属于同一种类微生物的可能性的获取方法包括：
11、以微生物初始类别中像素点的色相均值作为横坐标，微生物初始类别中像素点的数量作为纵坐标，获得所有微生物初始类别组成的色相曲线；
12、在所述色相曲线中，计算任意两种微生物初始类别之间像素点的数量单调递减频率与数量单调递增频率；
13、根据所述数量单调递减频率与所述数量单调递增频率获取任意两种微生物初始类别之间属于同一种类微生物的初始可能性；
14、根据任意两种微生物初始类别之间的色相差异程度获得所述初始可能性的修正系数；
15、将所述修正系数与所述初始可能性之间的乘积作为任意两种微生物初始类别属于同一种类微生物的可能性。
16、进一步地，所述初始可能性的获取方法包括：
17、根据初始可能性计算公式获取所述初始可能性，所述初始可能性计算公式如下所示：
18、；
19、式中，表示第种微生物初始类别与第种微生物初始类别属于同一种类微生物的初始可能性；表示色相曲线中第种微生物初始类别与第种微生物初始类别之间的起始微生物初始类别；表示色相曲线中第种微生物初始类别与第种微生物初始类别之间的终端微生物初始类别；表示在色相曲线中第种微生物初始类别与第种微生物初始类别之间的所有微生物初始类别的序号；表示第种微生物初始类别中像素点的色相均值；表示第种微生物初始类别中像素点的色相均值；为示性函数；表示数量函数；表示最大值函数。
20、进一步地，所述修正系数的获取方法包括：
21、在所述色相曲线中，获取与微生物初始类别内像素点的色相均值差异最小的色相极大值作为每个微生物初始类别的色相参考值；将任意两种微生物初始类别之间的色相参考值差异的倒数作为色相参考系数；将任意两种微生物初始类别之间的色相均值差异的倒数作为色相差异系数；将所述色相参考系数与所述色相差异系数的和作为所述初始可能性的修正系数。
22、进一步地，所述异常可能性的获取方法包括：
23、根据异常可能性计算公式获取所述异常可能性，所述异常可能性计算公式如下所示：
24、；
25、式中，表示第种微生物初始类别中目标像素点的序号；表示第种微生物初始类别中目标像素点的异常可能性；表示第种微生物初始类别中其他像素点的数量；表示第种微生物初始类别中其他像素点的序号；表示第种微生物初始类别中每个像素点邻域窗口内像素点的数量；表示第种微生物初始类别中每个像素点邻域窗口内像素点的序号；表示以第种微生物初始类别中目标像素点为中心建立的邻域窗口中第个像素点；表示以第种微生物初始类别中第个其他像素点为中心建立的邻域窗口中第个像素点；表示的色相值；表示的色相值；表示与属于同一种类微生物的可能性。
26、进一步地，所述形状指标的获取方法包括：
27、计算每个微生物初始类别中每个连通域的可信程度；
28、计算每个微生物初始类别中每个连通域内像素点之间的最大距离与最小距离；
29、将所述最大距离与最小距离之间的比值作为每个微生物初始类别中每个连通域的距离系数；
30、将每个微生物初始类别中每个连通域的边界像素点数量与连通域像素点总数量之间的比值作为每个微生物初始类别中每个连通域的形状系数；
31、将所述距离系数与所述形状系数之间的比值作为每个微生物初始类别中每个连通域的形状特征；
32、将每个微生物初始类别中所有连通域的所述可信程度与所述形状特征的乘积累加求和，获得每个微生物初始类别的形状指标。
33、进一步地，所述可信程度的获取方法包括：
34、将每个微生物初始类别中每个连通域内所有像素点异常可能性的和值的倒数进行归一化处理，作为每个微生物初始类别中每个连通域的可信程度。
35、进一步地，所述相似性的获取方法包括：
36、根据相似性计算公式获取所述相似性，所述相似性计算公式如下所示：
37、；
38、式中，表示第种微生物初始类别与第种微生物初始类别之间的相似性；表示第种微生物初始类别的形状指标本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种口腔微生物菌群群落分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种口腔微生物菌群群落分割方法，其特征在于，所述微生物初始类别的获取方法包括：
3.根据权利要求1所述的一种口腔微生物菌群群落分割方法，其特征在于，任意两种微生物初始类别属于同一种类微生物的可能性的获取方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种口腔微生物菌群群落分割方法，其特征在于，所述初始可能性的获取方法包括：
5.根据权利要求3所述的一种口腔微生物菌群群落分割方法，其特征在于，所述修正系数的获取方法包括：
6.根据权利要求1所述的一种口腔微生物菌群群落分割方法，其特征在于，所述异常可能性的获取方法包括：
7.根据权利要求1所述的一种口腔微生物菌群群落分割方法，其特征在于，所述形状指标的获取方法包括：
8.根据权利要求7所述的一种口腔微生物菌群群落分割方法，其特征在于，所述可信程度的获取方法包括：
9.根据权利要求1所述的一种口腔微生物菌群群落分割方法，其特征在于，所述相似性的获取方法包括：
10.根据权利要求1所述的一种口腔微生物菌群群落分割方法，其特征在于，所述聚类距离的获取方法包括：
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【技术特征摘要】
1.一种口腔微生物菌群群落分割方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种口腔微生物菌群群落分割方法，其特征在于，所述微生物初始类别的获取方法包括：
3.根据权利要求1所述的一种口腔微生物菌群群落分割方法，其特征在于，任意两种微生物初始类别属于同一种类微生物的可能性的获取方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种口腔微生物菌群群落分割方法，其特征在于，所述初始可能性的获取方法包括：
5.根据权利要求3所述的一种口腔微生物菌群群落分割方法，其特征在于，所述修正系数的获取方法包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：袁超，
申请(专利权)人：北京大学口腔医学院，
类型：发明
国别省市：
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