[发明专利]应用图像识别对Elispot斑点分析的精确定位方法

权利要求书

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；R_s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R_i，计算出所有的N（r，c，R_i）

g.在N（r，c，R_i）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。