[发明专利]基于图像分析评价空间舱室材料表面菌斑清除效果的方法

说明书

本发明涉及一种基于图像分析评价空间舱室材料表面菌斑清除效果的方法，其包括步骤：首先使用菌斑清除设备上的相机分别对进行菌斑清除前后的材料表面进行拍摄，获得清除前后的菌斑图像；使用聚类方法准确获得菌斑图像中的高光区域并对其进行标记；对标记好高光区域的菌斑图像进行高光去除处理；对去除高光后的菌斑图像进行特征提取，将特征向量进行归一化处理作为神经网络的数据集对模型进行训练，用于识别菌斑并进行标记。对菌斑图像标记的菌斑区域计算面积。清除率为菌斑清除前后图像中标记菌斑区域面积之比。本发明可以有效地得到菌斑清除前后图像中菌斑面积，从而可以比较准确得到菌斑清除效率。

技术领域

本发明涉及一种基于图像分析评价空间舱室材料表面菌斑清除度的方法。该方法用于分析空间舱室材料表面菌斑清除前后的图像得到除菌率。

技术背景

空间舱室材料表面易被微生物附着，并形成菌斑。如果不及时清除这些菌斑，微生物将会腐蚀材料，进而会影响设备的整体寿命，并对乘员的生命健康形成严重威胁。因此对空间密闭舱室内微生物进行清除具有重要意义。微生物附着后形成菌落，菌落密集程度高，难以直接计数，在空间站环境下，由于空间和物资都有限，不能像地面上一样进行长时间的微生物培养来对微生物清除的效果进行评价，而且微生物培养需要大量的实验耗材，并且会产生大量垃圾。

因此在空间舱室中对菌斑进行清除后，如何快速、实时地对清除之后的材料表面微生物丰富度进行量化表征从而对菌斑清除度进行评价尤为关键。

发明内容

针对上述问题，本发明提出了一种基于图像分析的空间舱室材料表面菌斑清除度评价的方法。

本发明通过对菌斑清除前后的材料表面进行拍摄得到图像，然后对图像进行分析对菌斑清除前后的表面微生物丰富度进行量化表征。

本发明目的通过以下技术方案实现：

基于图像分析评价空间舱室材料表面菌斑清除度的方法，该方法包含以下步骤：

A.图像采集：首先使用菌斑清除设备上的相机分别对进行菌斑清除前后的材料表面进行拍摄。

B.图像高光去除：除此之外由于空间站环境限制，对金属材料进行拍照时，图像很容易产生高光区域，遮掩菌斑的原有形状、颜色、纹理等特征，对菌斑的检测与识别都会产生很大的干扰。所以首先对图像进行去反光处理。首先采用K-means对图像中的像素进行聚类实现对高光区域进行准确选择：选择K个点作为初始聚类中心，计算每个像素到聚类中心的距离通过距离来进行划分，再次计算每个聚类中心，当测度函数(同一类中像素点的均方差)达到收敛进行终止。经过以上操作可以较为准确获得高光区域。将处理后的图像转化为SF图像(保留原始图像中物体集合信息，但是去除了镜面反射)，公式为V_sf,i(p)＝V_i(p)-V_min(p)，对SF图像进行修正得到MSF图像,公式为其中V_i(p)是象素P第i个通道的颜色值，并且：V_min(p)＝min(V₁(p)+V₂(p)+V₃(p))，其中N为图像像素点的个数。通过比较V_i(p)和V_msf,i(p)之间的差值，可以将图像象素划分为漫反射点和高光点：其中i＝1,2,3。

C.菌斑识别：将高光去除后的图像进行特征提取获得颜色特征参数，红色分量均值(R)、绿色分量均值(G)、蓝色分量均值(B)、亮度分量均值(I)、色调分量均值(H)和饱和度分量均值(S)作为颜色特征，因为菌斑颜色较浅所以将G/B、G/R及R/B纳入到颜色特征中。然后获得图像的LBP特征谱的统计直方图作为特征向量。将以上特征向量进行归一化处理作为神经网络的数据集对模型进行训练，用于识别菌斑并进行标记。

D.菌斑面积计算：对图像标记的菌斑区域计算面积。