[发明专利]基于数字图像处理微藻自动计数方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于数字图像处理的微藻自动计数方法，属于微藻培养系统领域。

背景技术

目前，微藻计数方法主要是显微镜人工观察计数法。显微镜人工观察计数法是用显微镜观察载玻片上的微藻样本，再对微藻人工计数，从而得出各种参数，结果较准确，但效率低下，速度很慢。而且微藻显微图像容易受光照、杂质等的干扰，给图像准确分割计数带来困难。

发明内容

本发明的目的是为克服上述现有人工微藻计数费时费力等难题，同时本发明针对微藻显微图像易受光照杂质干扰、亮背景暗物体、细胞粘连而难以准确计数统计的难题，提供了可靠的计数方法和步骤。

本发明采用以下方案实现：一种基于数字图像处理的微藻自动计数方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)取显微镜样本，制作载玻片，置于显微镜下放大，获取彩色图像；

(2)将输入的彩色图像转换成灰度图；

(3)对灰度图进行图像中值滤波处理；

(4)对中值滤波处理后的图像作底帽变换，增强图像对比度；

(5)用最大方差阈值法计算经步骤(4)处理后的灰度图像的最佳阈值，用该最佳阈值对经步骤(4)处理后的灰度图像进行分割，并转化为二值化图像；

(6)对所述二值化图像进行形态学操作；

(7)去除面积小于一预定值的杂点；

(8)标记连通的区域，用颜色标记每一个微藻细胞；

(9)统计被标记的微藻细胞区域的面积分布，显示微藻细胞总数。

在本发明一实施例中，上述步骤(2)中图像灰值化的计算方法为Gray＝0.29900*R+0.58700*G+0.11400*B；式中Gray表示彩色图像像素的亮度，R表示彩色图像红色分量的像素值，G表示彩色图像绿色分量的像素值，B表示彩色图像蓝色分量的像素值。

在本发明一实施例中，上述步骤(3)中所述中值滤波处理所用的滑动滤波窗口为[5×5]。

在本发明一实施例中，上述步骤(4)中的方法为：对中值滤波处理后的图像用一个结构元素通过闭操作从一幅图像中删除物体，然后差操作得到一幅仅保留已删除分量的图像；底帽变换所使用的结构元素为半径为60个像素大小的圆盘形状的结构元素。

在本发明一实施例中，上述步骤(6)具体操作步骤为：先对二值化后图像进行腐蚀，并求反，然后对图像进行形态学重建，再进行一次求反，然后再对图像进行关操作，再进行腐蚀；上述形态学操作所使用的结构元素均为半径为10个像素大小的圆盘形状的结构元素。

在本发明一实施例中，上述步骤(7)中的方法为：使用Matlab的bwareaopen函数删除图像中面积小于面积阈值的对象；面积阈值为10，使用8邻域。

本发明的有益效果：本发明用显微镜获取微藻的载玻图像，通过数据线送入计算机，由计算机对样本图片进行图形辨认，从数字化图片中辨认并数出微藻细胞，本发明方法采用了数字图像处理技术，具有成本较低、工作效率高和准确性高的优点。克服了人工计数方法效率低下、速度慢的缺点。

附图说明

图1是本发明的基于数字图像处理的微藻计数方法的流程图。

图2是本发明的显微镜下的微藻原始图。

图3是本发明的图像灰值化后的效果图。

图4是本发明的中值滤波后的效果图。

图5是本发明的底帽变换后的效果图。

图6是本发明的二值化处理后的效果图。

图7是本发明的形态学处理后的效果图。

图8是本发明的去除面积过小物体后的效果图。

图9是本发明的颜色标记后的图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。

参照流程图1，所述的一种基于数字图像的微藻自动计数方法，包括以下步骤：

步骤101，取显微镜样本，制作载玻片，置于显微镜下放大，获取图像，再通过数据线输入到计算机。

步骤102，将输入的彩色图像转换成灰度图。

步骤103，对灰度图进行图像预处理。

步骤104，对图像作个底帽变换，增强图像对比度。

步骤105，用最大方差阈值法计算灰度图像的最佳阈值，用此阈值对图像进行分割，将图像转化为二值化图像。

步骤106，对阈值分割后的图像进行一系列的形态学操作。

步骤107，去除图像中面积过小的、可以肯定不是微藻细胞的杂点。

步骤108，标记连通的区域。

步骤109，用颜色标记每一个微藻细胞。