[发明专利]基于显微图像分析的稻瘟病菌孢子检测方法

权利要求书

1.基于显微图像分析的稻瘟病菌孢子检测方法，其特征在于所述方法包括：利用稻瘟病菌孢子图像检测系统获取孢子悬浮液中的孢子显微图像；然后利用图像光照校正、中值滤波、边缘检测、形态学运算对孢子显微图像进行处理，并结合形状特征参数，提取出只含孢子的显微图像；最后采用改进分水岭算法对粘连孢子进行分离，进而实现显微图像中孢子的检测和数量统计。

2.根据权利要求1所述的基于显微图像分析的稻瘟病菌孢子检测方法，其特征在于：所述稻瘟病菌孢子图像检测系统包括计算机、显微镜和摄像机，所述计算机中装有NIS-Elements BR图像采集软件，所述摄像机与计算机连接；

所述利用稻瘟病菌孢子图像检测系统获取孢子悬浮液中的孢子显微图像，具体如下：

用无菌的细口滴管将稀释的孢子悬浮液在载玻片中央滴1小滴，盖上清洁干燥的盖玻片，将载玻片放置在显微镜的载物台上，选用放大倍数为10×10下观察，找到目标区域，调节摄像机安装位置，使图像正确显示在计算机的显示器中，选择与显微镜相适应的场景模式以及设置白平衡，通过计算机的图像采集软件采集稻瘟病菌孢子显微图像。

3.根据权利要求1所述的基于显微图像分析的稻瘟病菌孢子检测方法，其特征在于：所述利用图像光照校正、中值滤波、边缘检测、形态学运算对孢子显微图像进行处理，具体包括以下步骤：

1)图像光照校正

1.1)图像分块：将图像I(i，j)进行M×N分块，其中M＝N＝4；

1.2)估算图像背景的灰度：计算每个图像块的像素灰度均值μ和标准差σ，然后以max(min，μ-3σ)作为该区域的背景灰度；其中min为该区域像素的最小灰度值；

1.3)图像光照不均匀校正：从原始图像中减去步骤1.2)计算出的背景灰度图像，以校正光照不均匀；

2)中值滤波

采用3×3型滤波模板对光照校正后图像进行中值滤波处理；

3)边缘检测

采用Canny算子进行图像边缘检测，包括：3.1)用高斯滤波器平滑图像；3.2)利用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向，得到梯度图像；3.3)对梯度幅值进行非极大值抑制；3.4)用双阈值算法检测并且连接边缘；

4)形态学运算

根据孢子形态特征，采用8×8的圆盘结构元素对边缘检测后的二值图像进行形态学闭运算，孢子内外环空洞均被填充，形成一个封闭的孢子区域；然后采用8×8的圆盘结构元素进行形态学开运算，去除图像中目标物上比结构元素小的突刺和无用边界，切断细长搭接而起到分离作用。