一种菌落自动计数方法技术

本发明专利技术属于环保领域中污染源自动监控技术领域，涉及一种菌落自动计数方法，包括：通过对目标物进行动态视频的检测，判断培养皿是否就位；对培养皿进行多次扫描拍摄取得多组原始目标图像；对原始目标图像进行灰度化处理，将彩色图像的R、G、B分量转化为灰度值表征每个像素点构成的图像；预处理；二值化；去除培养皿边缘确定菌落图像范围；使用多次膨胀和腐蚀结合起来的迭代腐蚀方法对菌落图像中的较大菌落进行极限分割；进行菌落计数。本发明专利技术算法简单，速度快且能够精确计数。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于环保领域中污染源自动监控
，尤其涉及ー种菌落计数检测方法。
技术介绍
随着计算机视觉技术的快速发展，基于图像处理与视觉分析技术的颗粒物图像自动分析系统由于其能自动、快速、客观地统计图像中包含的颗粒数目并提取颗粒的各种特征參数，受到了国内外学者的普遍关注⑴。作为自动分析系统核心的计数算法问题也成为了国内外图像分割领域研究的一大热点。对于算法有很多研究，其中基于小波理论的图象分析一直是研究的热点。采用基于小波理论的图象分析法可以精确的实现菌种的自动分类，但是由于小波分析法运算量复杂，限制图像处理的速度[2]。分水岭算法是近几年新兴的ー种数学形态学分割方法，在图形处理方面受到了广泛的应用。针对菌落图像特点，可以利 用距离变换和分水岭算法来分割粘连菌落[3]。但是应用分水岭分割算法仍然存在对噪声敏感、处理低对比度图像易丢失重要信息以及合并国都分割的区域时需要大量的计算处理时间长等缺点⑷。而对于菌落检测来说，实时实地的快速的检测是一个发展趋势，这样就要求研究一直行之有效的快速算法。相关文献[I]刘相滨，类圆性颗粒分割技术研究[博士学位论文]，湖南，湖南大学，2006[2]王积分赵增华舒炎泰天津大学学报第35卷第2期2002 03 151-154[3]周莹莉，曾立波，刘均堂等，基于图像处理的菌落自动计数方法及其实现，数据采集与处理，2003，18 (4) =460-464.[4]Kim Jong-Bae, Kim Hang-Joon. Multiresolution-based watersheds forefficient image segmentation[J]. Pattern Recognition Letters, 2003, 24 :473-488.
技术实现思路
本专利技术的目的是克服现有技术的上述不足，提出ー种算法简单，速度快且能够精确计的菌落自动计数方法。本专利技术利用动态视频监控的办法来提高菌落监测图像的质量并运用霍夫变换对于边缘进行处理，针对嵌入式自动分析系统对算法限制，通过对图像的多次膨胀腐蚀处理，减小了因初始点设置不同引入的误差，实现了精确计数，计数误差可控制在3%以内。本专利技术的技术方案如下，包括下列步骤I)通过对目标物进行动态视频的检测，判断培养皿是否就位；2)对培养皿进行多次扫描拍摄取得多组原始目标图像；3)对原始目标图像进行灰度化处理，将彩色图像的R、G、B分量转化为灰度值表征每个像素点构成的图像；4)依次进行中值滤波、高斯平滑滤波的预处理，去除噪声；5)通过对图像的灰度分布进行分析，选用适合的局部阈值分割法对去除了噪声的图像进行ニ值化；6)去除培养皿边缘确定菌落图像范围；7)选用十字形四邻域腐蚀模板，使用多次膨胀和腐蚀结合起来的迭代腐蚀方法对菌落图像中的较大菌落进行极限分割；8)采用递归标记的方法对连通域进行标记，不同的连通域被赋予不同的标号值，最大标号值就是该图像中连通域的数目，从而得到菌落的数目。作为优选实施方式，第I)步中，首先，采集第一幅图像并保存，此后每隔一定的帧数采集一幅图像，并与第一幅图像对比，做平滑滤波取均方图得方差，若方差很小即为没有待检测培养皿进入，删除该图像继续采集；若方差较大时，保留该图像作为对比图像，此后每采集所得图像均与该对比图像进行对比，经过多次平滑后若所得方差小于阈值时判定有待检测培养皿进入系统且为样本就位；经过第5)步对图像进行ニ值化处理后，再进行一次形态学图像处理中的关闭操作，填补对于个别面积较大的菌落由于ニ值化引入的孔洞，之后再执行第6)步；第7)步中，使用梯度算子进行图像处理得到候选边缘点，再根据培养皿为圆形的边缘形状，采用霍夫变换的方法进行培养皿边缘检测，从而去除培养皿边缘确定菌落图像范围；第8)步的迭代腐蚀方法为先使用腐蚀模板反复腐蚀目标图片，毎次腐蚀操作以后均进行一次条件膨胀操作，用膨胀后的图像减去腐蚀得到的图像即可得到一个种子点，反复腐蚀操作以后直到图片变为空集结束算法，并保留目标消失之前最后的結果，该结果也为ー个种子点；然后，将该种子点和多次腐蚀膨胀过程中所得的所有种子点做并集，得到的所有目标种子点，即是分离的菌落，此时完成对菌落图像中的较大菌落进行的极限分割。腐蚀算法具有算法简单、效果直观和运算速度快等优点，能够为大量的图像处理提供了ー种一致的有效方法。而以前提出的对图像只进行简单的腐蚀操作将重叠细菌分离为单个细菌的方法，图像处理试验效果与腐蚀和膨胀操作的初始点关系很大，初始点选择的不同最終結果会有所差异。本专利技术通过对图像的多次膨胀腐蚀处理，减小了因初始点设置不同引入的误差，实现了菌落的快速分割和精确计数。附图说明图I本专利技术算法的流程框图。图2本专利技术采用的高斯滤波器。图3本专利技术边缘检测的霍夫变换意图。 图4本专利技术边缘检测的霍夫变换意图。图5本专利技术使用的膨胀腐蚀的十字形四邻域腐蚀模板。图6进行“关闭”操作的ニ值图像的效果图，(a)为未进行“关闭”操作的ニ值图像，(b)为进行“关闭”操作后ニ值图像。图7为举例说明的迭代腐蚀过程示意图。(a)为ー副ニ值图像，(b)为腐蚀模板，(C)为第一次腐蚀結果，(d)为第一次膨胀結果，(e)为第二次腐蚀結果，(f)为第二次膨胀结果。图8为菌落迭代腐蚀分割效果图，(a)为未分割前菌落灰度图，(b)为迭代腐蚀分割以后的菌落灰度图。具体实施例方式參见图1，本专利技术包括四个主要步骤图像动态稳定性检测、图像的预处理、培养皿边界区域定位和迭代腐蚀方法对菌 落进行极限分割并计数。具体方案如下I)图像采集I、使用CXD摄像头对检测域进行检测区域实施动态的摄像监控。首先，采集第一幅图像并保存，此后每10帧采集一幅图像，并与第一幅图像对比，做平滑滤波取均方图得方差。若方差很小即为没有待检测培养皿进入，删除该图像继续采集；若方差较大时即为有待检测培养皿进入检测区，保留该图像作为对比图像，此后每采集所得图像均与该对比图像进行对比，10次平滑所得方差小于阈值时判定有待检测培养皿进入系统且为样本就位。2、监测出培养皿进入系统且稳定后，C⑶摄像头进行多次拍照，取得多组原始目标图像。3、对拍照所得图像进行灰度化即把彩色图像的R、G、B分量转化为灰度值表征每个像素点构成的图像，转化公式如下Gray (x, y) = O. 299*R(x, y) +0. 587*G(x, y) +0. 114*B(x, y) (I)2)图像处理I、利用中值滤波方式滤除CCD摄像头产生的随机局部亮点。中值滤波是采用一个含有奇数个点的滑动窗ロ，用窗ロ中各点的灰度值的中值来代替窗ロ中心点像素的灰度值。2、采用高斯平滑的方式对图像进行平滑滤波，去除图像频域分析中的高频部分的噪声。高斯滤波的方法是用奇数点的滑动窗ロ在图像上进行滑动，将与窗ロ中心点对应的图像像素点的灰度用窗口内各个点对应图像像素点灰度值的加权平均值代替。3、首先要对图像的灰度分布进行分析，对目标区域图像做灰度直方图分布，由于图像的灰度直方图分布的双峰趋势很不明显，因此在设计中采用局部阈值的方法对图像进行ニ值化。对图像选取ー个介于gmin和gmax的阈值T，阈值T的确定一般利用公式T = T((x,y),f(x, y),q(x,y)) (2)式中(X，y)表示像素点在图像中的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种菌落自动计数方法，包括下列步骤 1)通过对目标物进行动态视频的检测，判断培养皿是否就位； 2)对培养皿进行多次扫描拍摄取得多组原始目标图像； 3)对原始目标图像进行灰度化处理，将彩色图像的R、G、B分量转化为灰度值表征每个像素点构成的图像； 4)依次进行中值滤波、高斯平滑滤波的预处理，去除噪声； 5)通过对图像的灰度分布进行分析，选用适合的局部阈值分割法对去除了噪声的图像进行二值化； 6)去除培养皿边缘确定菌落图像范围； 7)选用十字形四邻域腐蚀模板，使用多次膨胀和腐蚀结合起来的迭代腐蚀方法对菌落图像中的较大菌落进行极限分割； 8)采用递归标记的方法对连通域进行标记，不同的连通域被赋予不同的标号值，最大标号值就是该图像中连通域的数目，从而得到菌落的数目。2.根据权利要求I所述的菌落自动计数方法，其特征在于，第I)步中，首先，采集第一幅图像并保存，此后每隔一定的帧数采集一幅图像，并与第一幅图像对比，做平滑滤波取均方图得方差，若方差很小即为没有待检测培养皿进入，删除该图像继续采集；若方差较大时，保留该图像作为对比图像，此后每...

【专利技术属性】
技术研发人员：余辉，李金航，张力新，于旭耀，郑晓悦，齐丹，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：