[发明专利]采用图像识别技术将环境微生物进行分类的方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及环境微生物分类技术领域，尤其涉及一种采用图像识别技术将环境微生物进行分类的方法和系统。

背景技术

微生物在自然界中是无处不在，无处不有的，数目巨大。微生物对于地球上的生命是至关重要的，它们可以将重要的元素转换为能量，保持大气中的化学平衡，为植物和动物提供养分。微生物还可以用于实现许多商业目的，如制造抗生素、提高农业效率以及生产生物燃料。此外还有一小部分微生物对人有害，导致各种疾病的发生。从历史观点来看，微生物研究主要集中于研究个体物种。

现有技术中要将环境微生物进行分类通常采用的方法是：将DNA标签序列与已知数据库中的已知序列进行比对，并根据比对结果确定DNA标签序列的所属分类。从而实现环境微生物的分类，但这样的分类方法需要检测DNA的序列，导致分类过程复杂，难以实现。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术中的分类方法实现过程复杂的技术问题，本发明公开了一种采用图像识别技术将环境微生物进行分类的方法和系统。

本发明的技术方案如下:

本发明公开了一种采用图像识别技术将环境微生物进行分类的方法，其具体包括以下的步骤：步骤一、构建环境微生物分类模型，采用原始环境微生物显微图片对分类模型进行训练；步骤二、获取新的需要分类的环境微生物的显微图片，人工选定环境微生物所在的区域，在环境微生物所在的区域内采用边缘检测获得环境微生物的边缘分布，然后再次人工选定最终的环境微生物所在的区域，并将该区域保存为二值图；步骤三、获取二值图的全局形状特征和局部形状特征，分类模型根据全局形状特征和局部形状特征进行环境微生物的分类，所述局部形状特征采用尺度不变特征。通过构建分类模型，根据图片就可以实现环境微生物的分类，在分类的过程中既判断图像的全局形状特征，也判断图像的局部形状特征，提高了最终的微生物分类的准确率。

更进一步地，上述边缘检测具体为Sobel边缘检测或者Canny边缘检测。通过边缘检测检测出环境微生物的图像边缘，以便于后续的分类。

更进一步地，上述全局形状特征为：边缘柱状图描述子、几何特征、傅里叶描述子和内部结构柱状图其中的一种、或其中任意两种或任意三种的结合、或者四种全部包括。全局形状特征结合局部形状特征，提高了分类的准确性。

更进一步地，上述方法还包括对形状签名进行傅里叶变换，形状签名中的主要信息通过低阶傅里叶系数表示出来，高阶傅里叶系数则用于表示细节信息，经过傅里叶变换的形状签名呈镜面对称的结构。

更进一步地，上述局部形状特征为SIFT特征、RGB-SIFT特征、成对的SIFT特征、或者快速SIFT其中的一种。

更进一步地，上述SIFT特征采用以下的方式进行提取：首先在尺度空间中寻找极值点，接着提取出这些极值点的位置、尺度和旋转不变参数，最后形成一个128维度的特征向量：SIFT=[s₁,s₂,…,s₁₂₈]^T。

更进一步地，上述分类采用SVM分类器实现。

更进一步地，上述分类器为“两类SVM分类器”（，英文为Two-classSVMClassifier，而不是说有两种类型的分类器）。由于分类结果明确，所以更适合进行后期特征融合来增环境微生物分类结果。

更进一步地，上述合并过程具体如下：首先，利用五个独立的特征向量与两类SVM分类器进行环境微生物分类并得到相应分类分数，其次，利用网格式方法对SVM分数进行优化，并得到能够产生最佳分类结果的权重组合，最后，这个最优的权重组合被应用在整个环境微生物分类之中。