[发明专利]基于霍夫圆变换的网格菌落图像分割方法

说明书

本发明提出了一种基于霍夫圆变换的网格菌落图像分割方法，用于解决现有技术中存在的不能实现对网格菌落图像进行分割的技术问题，实现步骤为：对网格菌落图像进行预处理；获取去噪后的网格菌落灰度图像中菌落目标的二值化边界图像；采用霍夫圆变换获取去噪后的网格菌落灰度图像中菌落目标的平均半径r和平均灰度值g；采用霍夫圆变换获取去噪后的网格菌落灰度图像中的候选菌落目标标记图像；获取输入网格菌落图像的分割结果。本发明能准确地分割网格菌落图像，可用于对网格菌落图像中菌落目标的检测、计数与分类。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种网格菌落图像的分割方法，具体涉及一种基于霍夫圆变换的网格菌落图像分割方法，可用于网格菌落图像中菌落目标的检测、计数与分类。

背景技术

菌落是指将细菌接种在固体培养基表面培养后，培养基表面长出的肉眼可见单个的细菌集团。对目标采样后生成的菌落数量进行计数，是农业、食品、医药卫生分析中进行质量检测的一项基本而重要的工作。菌落图像是指菌落在培养基上培养后，用工业相机对菌落拍摄形成的图像，以便于对菌落目标信息进行统计。以往对于菌落图像的处理与分析工作由人工观测完成，为了提高对菌落目标的分析与计数精度，分析人员常常在网格背景中对细菌进行培养，从而形成了网格菌落图像。然而，由于人工观测具有工序繁杂、耗时长、效率低,而且带有主观性,误差大,重现性不好等缺点，因此对于网格背景下的菌落目标信息获取难度较大，精度也较低。采用图像处理与分析的方法能将操作人员从这一繁重的工作中解脱出来,并大大提高计数与分析的精度。网格菌落图像分割就是这样的技术，它通过对目标图像的分析，将菌落目标从原图像分离，便于从原图像中获取菌落目标的信息，以对菌落目标进一步分析与处理。

霍夫圆变换属于霍夫变换的一种特例，主要用来检测圆形目标。霍夫圆变换利用圆形目标的部分边界点，找到圆心所在坐标，从而还原出整个圆形边界。霍夫圆变换的基本思路是认为图像上每一个非零像素点都有可能是一个潜在的圆上的一点，通过投票，生成累积坐标平面，设置一个累积权重来定位圆。标准霍夫圆变换将笛卡尔坐标系和三维坐标系结合，基于笛卡尔坐标系中经过某一点的所有圆映射到三维坐标系中就是一条三维的曲线的原理，通过判断三维坐标系中每一点的相交的数量是否大于一定阈值，而确定该三维点对应的二维坐标系中的圆是否保留，作为最终的圆拟合结果。为提高计算效率，改进的霍夫圆变换直接在二维坐标系下处理，例如：将所有边界点当作圆心，以输入参数中的最小半径和最大半径范围内的大小为半径画圆，所有得到的圆将会产生很多的交点，记录下图像中对应像素点处交点的个数，将大于输入参数中的最小要求点个数的像素点记为拟合圆的中心点，将交于此中心点最多的相同大小圆的半径作为拟合圆的半径，从而拟合出圆目标。由于菌落目标一般为圆形目标，因此采用霍夫圆变换能找到部分菌落目标，从而获得菌落目标的相关特征。

相关菌落图像分割技术都是对非网格菌落图像进行分割，不能处理网格菌落图像，目前还没有发现专门针对网格菌落图像进行分割的文献与技术的记载。

发明内容

本发明的目的在于针对较为特殊的网格菌落图像，提出一种基于霍夫圆变换的网格菌落图像分割方法，用于解决现有技术中存在的不能实现对网格菌落图像进行分割的技术问题。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案包括如下步骤：

(1)对网格菌落图像进行预处理：

(1.1)将输入的大小为m×n像素的网格菌落彩色图像转换为网格菌落灰度图像I₁,m≥300且n≥300；

(1.2)采用灰度直方图统计方法重新计算网格菌落灰度图像I₁的背景值m_b，并利用计算出的背景值对网格菌落灰度图像I₁的背景进行设置，得到重新设置背景的网格菌落灰度图像I₂；

(1.3)对网格菌落灰度图像I₂进行中值滤波，得到去噪后的网格菌落灰度图像I₃；