[发明专利]应用图像识别对Elispot斑点分析的精确定位方法无效
申请号: | 201210147022.1 | 申请日: | 2012-05-11 |
公开(公告)号: | CN102693541A | 公开(公告)日: | 2012-09-26 |
发明(设计)人: | 田涌涛;吴雪琼;梁艳;许颖原;张香琴;姚涌 | 申请(专利权)人: | 上海铭源数康生物芯片有限公司;中国人民解放军第三O九医院 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06K9/32 |
代理公司: | 上海天翔知识产权代理有限公司 31224 | 代理人: | 孙景宜 |
地址: | 201403 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 应用 图像 识别 elispot 斑点 分析 精确 定位 方法 | ||
1.应用图像识别对Elispot斑点分析的精确定位方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:
1)拍摄原始微孔板的原始图像;
2)对原始图像进行灰度化处理,得到灰度图像;
3)对灰度图像进行二值化处理和边缘检测,获取边缘线条的二值图像;
4)对二值图像进行进行孔底圆查找,得到所有目标圆的半径及圆心;
5)按照得到的目标圆的半径及圆心对原始图像进行裁剪,即得到去掉无关信息的目标图像。
2.根据权利要求1所述的应用图像识别对Elispot斑点分析的精确定位方法,其特征在于,所述步骤2)中灰度化的方法为采用以下公式把原始图像转换为灰度图像:
Y=0.299*R+0.587*G+0.114*B;
其中,Y为转化后的灰度值,R、G、B分别为彩色图像中同一像素点的红色、绿色、蓝色分量。
3.根据权利要求1所述的应用图像识别对Elispot斑点分析的精确定位方法,其特征在于,所述步骤3)采用边缘检测算子对二值图像进行边缘检测。
4.根据权利要求3所述的应用图像识别对Elispot斑点分析的精确定位方法,其特征在于,所述边缘检测算子包括Sobel算子、Priwitt算子、Robberts算子、LoG算子、Canny算子和Zero crossings算子。
5.根据权利要求1所述的应用图像识别对Elispot斑点分析的精确定位方法,其特征在于,所述步骤4)的具体方法如下:
a.设定图像的大小为W*H,要查找的圆的半径Rs,圆心的像素坐标是[X,Y];
其中,W、H、R的单位都是像素;Rs的范围是在区间[R1,R2]里,单位是像素,R1和R2预先设定,保证区间包含R;X是圆心的行坐标,Y是圆心的列坐标,像素坐标系的圆心在图像的左上角。
b.以图像的第一行第一列像素为圆心,然后计算步骤三的图像里的每个边缘点到圆心的距离,把像素距离值等于R1的边缘点个数统计下来,记作N(1,1,R1);
c.以图像的第一行第二列的像素为圆心,然后计算步骤三的图像里的每个边缘点到圆心的距离,把像素距离值等于R1的边缘点个数统计下来,记作N(1,2,R1);
d.同理,计算图像里每个位置的N,第r行、第c列的像素对应的值为N(r,c,R1);
e.同理,对于半径R1+1,可以计算所有的N(r,c,R1+1);
f.同理,对与区间[R1,R2]里的所有半径Ri,计算出所有的N(r,c,Ri)
g.在N(r,c,Ri)中寻找最大值,对应的半径和圆心就是要找的孔底圆的半径R和圆心[X,Y]。
6.根据权利要求5所述的应用图像识别对Elispot斑点分析的精确定位方法,其特征在于,如果所述最大值有若干个,那么把对应的半径和圆心取出来根据以下原则处理:
a)如果圆心比较接近,取平均值作为最终的半径和圆心;
b)如果圆心差值很大,排除明显不可能的圆心位置。
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