CN107480662B - 一种霉菌图像识别方法及其装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种霉菌图像识别方法，包括以下步骤：A、获取样本的拍摄图像，识别样本图像边缘并自动阈值二值化样本图像；B、计算二值化样本图像中所有轮廓面积，将计算结果与预设轮廓面积值进行比较，根据比较结果处理图像使样本图像中保留符合要求的轮廓；C、遍历处理后样本图像中的所有轮廓，截取轮廓的灰度图像并计算灰度图像的平均灰度值，将所计算的平均灰度值与预设灰度阈值比较，将样本图像中大于或等于灰度阈值的轮廓保留等。采用相差显微镜拍摄图像，循环识别的方法，可以识别女性阴道分泌物中霉菌，使检测的识别率高，检测效率也高，采用全自动化识别，降低了检测成本。

Description

一种霉菌图像识别方法及其装置
技术领域
本发明涉图像识别领域，具体涉及一种霉菌图像识别方法及其装置。
背景技术
现有技术在对霉菌进行直接镜检识别时，识别准确率差，影响了自动识别设备的研发。在阴道分泌物检测领域，只能针对某一种或几种霉菌进行直接识别，无法对所有霉菌进行识别，检测效率过低，识别率差，而且容易产生误识别。
因此,现有技术还需要进一步改进和发展。
发明内容
本发明的目的是为了提供一种霉菌图像识别方法及其装置,旨在解决霉菌检测效率低，识别率差的问题。
所采用的技术方案为：一种霉菌图像识别方法，包括以下步骤：
A、获取样本的拍摄图像，识别样本图像边缘并自动阈值二值化样本图像；
B、计算二值化样本图像中所有轮廓面积，将计算结果与预设轮廓面积值进行比较，根据比较结果处理图像使样本图像中保留符合要求的轮廓；
C、遍历处理后样本图像中的所有轮廓，截取轮廓的灰度图像并计算灰度图像的平均灰度值，将所计算的平均灰度值与预设灰度阈值比较，将样本图像中大于或等于灰度阈值的轮廓保留；
D、计算自适应二值化阈值，利用所计算的自适应二值化阈值将样本图像中轮廓进行二值化；
E、将二值化后轮廓的外圈轮廓与预设正圆模板、椭圆模板分别进行匹配，若匹配成功，则执行步骤F；
F、计算相匹配的二值化轮廓的内圈轮廓和外圈轮廓面积，并比较内外圈轮廓面积差异，若符合要求，则判断该轮廓为霉菌。
样本置于相差显微视野中拍摄，其中，拍摄图像的分辨率达到2048×1536。
识别样本图像采用Roberts算子计算识别图像边缘。
步骤A中采用大津法自动阈值二值化样本图像，步骤D中采用大津法计算自适应二值化阈值。
预设轮廓面积值为：150≤轮廓面积≤2000；步骤B具体为：计算二值化样本图像中所有轮廓面积，将样本图像中面积不在150≤轮廓面积≤2000范围内的轮廓去除，得到处理后样本图像。
预设灰度阈值为120；所述步骤C具体为：遍历处理后样本图像中的所有轮廓，使每一轮廓外接矩形并以此外接矩形为边界截取轮廓的灰度图像，计算灰度图像的平均灰度值并将与预设灰度阈值相比较，使样本图像中保留平均灰度值大于或等于灰度阈值的轮廓。
步骤D中利用所计算的自适应二值化阈值将样本图像中轮廓进行二值化具体为：利用所计算的自适应二值化阈值计算得到实际阈值，并利用实际阈值二值化样本图像中轮廓，所述实际阈值通过Y′＝Y*0.8计算得到，其中，Y′为实际阈值，Y为以大津法计算的自适应二值化阈值。
步骤E具体为：
E1、获取二值化轮廓中的外圈轮廓，并分别计算与预设正圆模板、椭圆模板的Hu距匹配值I，其中，计算公式为：
E2、当与正圆模板匹配值I1＜0.025或与椭圆模板匹配值I2＜0.2时，则保留该轮廓并执行步骤F。
步骤F具体为：
分别计算相匹配的二值化轮廓的内圈轮廓面积A′和外圈轮廓面积A，再计算内圈轮廓面积A′和外圈轮廓面积A的比值，当A′/A＞60％，则判断该轮廓为霉菌。
一种霉菌图像识别装置包括：处理器，适于实现各指令；存储器，适于存储多条指令；存储器和处理器之间由通信总线连接；处理器用于执行存储器中存储的霉菌图像识别程序，以实现以下步骤：
获取样本的拍摄图像，识别样本图像边缘并自动阈值二值化样本图像；
计算二值化样本图像中所有轮廓面积，将计算结果与预设轮廓面积值进行比较，根据比较结果处理图像使样本图像中保留符合要求的轮廓；
遍历处理后样本图像中的所有轮廓，截取轮廓的灰度图像并计算灰度图像的平均灰度值，将所计算的平均灰度值与预设灰度阈值比较，将样本图像中大于或等于灰度阈值的轮廓保留；
计算自适应二值化阈值，利用所计算的自适应二值化阈值将样本图像中轮廓进行二值化；
将二值化后轮廓的外圈轮廓与预设正圆模板、椭圆模板分别进行匹配，若匹配成功，则执行上一步骤；
计算相匹配的二值化轮廓的内圈轮廓和外圈轮廓面积，并比较内外圈轮廓面积差异，若符合要求，则判断该轮廓为霉菌。
有益效果：本发明提供了一种霉菌图像识别方法及其装置，采用相差显微镜拍摄图像，循环识别的方法，可以识别女性阴道分泌物中霉菌，使检测的识别率高，检测效率也高，采用全自动化识别，降低了检测成本。
附图说明
图1是本发明一种霉菌图像识别方法的流程图。
图2是本发明一种霉菌图像识别方法及其装置的具体实施例的流程图。
图3是本发明一种霉菌图像识别方法的细胞拍摄图。
图4是本发明一种霉菌图像识别方法的采用Roberts算子计算图像边缘得到的图。
图5是本发明一种霉菌图像识别方法的采用大津法自动阈值二值化图像。
图6是本发明一种霉菌图像识别方法的去除面积大于2000以及轮廓小于150的轮廓图。
图7是本发明一种霉菌图像识别方法的截取灰度图。
图8是本发明一种霉菌图像识别方法的二值化图6的图。
图9是本发明一种霉菌图像识别方法的图7的最大轮廓图。
图10是本发明一种霉菌图像识别方法中图7的外轮廓与内轮廓图。
图11是本发明一种霉菌图像识别方法中正圆模板图。
图12是本发明一种霉菌图像识别方法中椭圆模板图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。
一种霉菌图像识别方法，如图1所示，包括以下步骤：
A、获取样本的拍摄图像，识别样本图像边缘并自动阈值二值化样本图像；
B、计算二值化样本图像中所有轮廓面积，将计算结果与预设轮廓面积值进行比较，根据比较结果处理图像使样本图像中保留符合要求的轮廓；
C、遍历处理后样本图像中的所有轮廓，截取轮廓的灰度图像并计算灰度图像的平均灰度值，将所计算的平均灰度值与预设灰度阈值比较，将样本图像中大于或等于灰度阈值的轮廓保留；
D、计算自适应二值化阈值，利用所计算的自适应二值化阈值将样本图像中轮廓进行二值化；
E、将二值化后轮廓的外圈轮廓与预设正圆模板、椭圆模板分别进行匹配，若匹配成功，则执行步骤F；
F、计算相匹配的二值化轮廓的内圈轮廓和外圈轮廓面积，并比较内外圈轮廓面积差异，若符合要求，则判断该轮廓为霉菌。
具体的,一种女性阴道分泌物霉菌图像识别方法，如图2所示，包括以下步骤：
S1:将女性阴道分泌物细胞样本置于奥林巴斯41显微镜40倍物镜相差视野下，连接CCD高清摄像头，采用2048*1536分辨率获取拍摄女性阴道分泌物细胞图像，得到图3。
S2：采用Roberts算子计算图像边缘，得到图4。
S3：采用大津法自动阈值二值化样本图像，得到图5。
S4：计算图5中每个样本化图像中轮廓的面积，将计算的面积去除轮廓面积大于2000以及轮廓面积小于150的轮廓，得到符合要求的轮廓图6。
S5：遍历图6中所有轮廓。
S6：遍历到某一轮廓时，根据图像的外接矩形，截取灰度图像，以霉菌图像为例，获取如图7中图像。
S7：由于霉菌中心透光度好，亮度高，计算图7的平均灰度值，设平均灰度变量为L，则L＜120则轮廓为其他杂质，L≥120可能为女性阴道分泌物霉菌图像，继续判断。
S8：以大津法计算自动二值化阈值，设定阈值为Y，计算Y'＝Y*0.8，其中，Y′为实际阈值，Y为以大津法计算的自适应二值化阈值，再以Y'为阈值二值化图7，得到图8。
S9：遍历图8中所有轮廓，获取最大轮廓，如图9。
S10：计算图9外轮廓与如图11所示的正圆模板、如图12所示的椭圆模板的Hu距匹配值I，计算公式为：
Figure BDA0001431243560000061
其中
Figure BDA0001431243560000062
和
Figure BDA0001431243560000063
为：
Figure BDA0001431243560000064
Figure BDA0001431243560000065
在这里
Figure BDA0001431243560000066
和
Figure BDA0001431243560000067
分别是A和B的Hu距。计算后判定匹配正圆模板I＜0.025或匹配椭圆模板I＜0.2时，符合判定则进行S11继续判断，不符合则为杂质。
S11：计算图9中轮廓的外轮廓面积A与内轮廓面积A'，如图10中所示，灰色为外轮廓，白色为内轮廓。由于霉菌图像中央通透无纹理，使用适当阈值二值化之后，内轮廓应近似于外轮廓，所以判断A'/A＞60％时，图像判定为女性阴道分泌物霉菌。
进一步的，一种女性阴道分泌物霉菌图像识别装置包括：处理器，适于实现各指令；存储器，适于存储多条指令；存储器和处理器之间由通信总线连接；处理器用于执行存储器中存储的霉菌图像识别程序，以实现以下步骤：
将女性阴道分泌物细胞样本置于奥林巴斯41显微镜40倍物镜相差视野下，连接CCD高清摄像头，采用2048*1536分辨率获取拍摄细胞图像。
采用Roberts算子计算图像边缘。
采用大津法自动阈值二值化样本图像。
计算每个样本化图像中轮廓的面积，将计算的面积去除轮廓面积大于2000以及轮廓面积小于150的轮廓，得到符合要求的轮廓。
遍历处理后样本图像中的所有轮廓。
遍历到某一轮廓时，根据图像的外接矩形，截取灰度图像，以霉菌图像为例，获取图像。
由于霉菌中心透光度好，亮度高，计算灰度图像的平均灰度值，设平均灰度变量为L，则L＜120则轮廓为其他杂质，L≥120可能为女性阴道分泌物霉菌图像，继续判断。
以大津法计算自动二值化阈值，大津法是一种确定图像二值化分割阈值的算法，设定阈值为Y，计算Y'＝Y*0.8，其中，Y′为实际阈值，Y为以大津法计算的自适应二值化阈值，再以Y'为阈值二值化样本图像轮廓。
遍历二值化后的样本轮廓的所有轮廓，获取最大轮廓。
计算二值化外轮廓与正圆模板、椭圆模板的Hu距匹配值I，计算公式为：
Figure BDA0001431243560000071
其中
Figure BDA0001431243560000072
和
Figure BDA0001431243560000073
为：
Figure BDA0001431243560000074
Figure BDA0001431243560000075
在这里
Figure BDA0001431243560000076
和
Figure BDA0001431243560000077
分别是A和B的Hu距。计算后判定匹配正圆模板I＜0.025或匹配椭圆模板I＜0.2时，符合判定则进行继续判断，不符合则为杂质。
计算匹配的二值化轮廓的外轮廓面积A与内轮廓面积A'，由于霉菌图像中央通透无纹理，使用适当阈值二值化之后，内轮廓应近似于外轮廓，所以判断A'/A＞60％时，图像判定为女性阴道分泌物霉菌。
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (7)

1.一种霉菌图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
A、获取样本的拍摄图像，识别样本图像边缘并自动阈值二值化样本图像；
B、计算二值化样本图像中所有轮廓面积，将计算结果与预设轮廓面积值进行比较，根据比较结果处理图像使样本图像中保留符合要求的轮廓；
C、遍历处理后样本图像中的所有轮廓，截取轮廓的灰度图像并计算灰度图像的平均灰度值，将所计算的平均灰度值与预设灰度阈值比较，将样本图像中大于或等于灰度阈值的轮廓保留；
D、计算自适应二值化阈值，利用所计算的自适应二值化阈值将样本图像中轮廓进行二值化；
E、将二值化后轮廓的-外圈轮廓与预设正圆模板、椭圆模板分别进行匹配，若匹配成功，则执行步骤F；
F、计算相匹配的二值化轮廓的内圈轮廓和外圈轮廓面积，并比较内外圈轮廓面积差异，若符合要求，则判断该轮廓为霉菌；
所述步骤A中采用大津法自动阈值二值化样本图像；
所述步骤D中采用大津法计算自适应二值化阈值，所述步骤D中利用所计算的自适应二值化阈值将样本图像中轮廓进行二值化具体为：利用所计算的自适应二值化阈值计算得到实际阈值，并利用实际阈值二值化样本图像中轮廓，所述实际阈值通过Y′＝Y*0.8计算得到，其中，Y′为实际阈值，Y为以大津法计算的自适应二值化阈值；
样本置于相差显微视野中拍摄，其中，拍摄图像的分辨率达到2048×1536。
2.根据权利要求1所述的霉菌图像识别方法，其特征在于，所述识别样本图像采用Roberts算子计算识别图像边缘。
3.根据权利要求1所述的霉菌图像识别方法，其特征在于，所预设轮廓面积值为：150≤轮廓面积≤2000；所述步骤B具体为：计算二值化样本图像中所有轮廓面积，将样本图像中面积不在150≤轮廓面积≤2000范围内的轮廓去除，得到处理后样本图像。
4.根据权利要求1所述的霉菌图像识别方法，其特征在于，所预设灰度阈值为120；所述步骤C具体为：遍历处理后样本图像中的所有轮廓，使每一轮廓外接矩形并以此外接矩形为边界截取轮廓的灰度图像，计算灰度图像的平均灰度值并将与预设灰度阈值相比较，使样本图像中保留平均灰度值大于或等于灰度阈值的轮廓。
5.根据权利要求1所述的霉菌图像识别方法，其特征在于，所述步骤E具体为：
E1、获取二值化轮廓中的外圈轮廓，并分别计算与预设正圆模板、椭圆模板的Hu距匹配值I，其中，计算公式为：
Figure FDA0002705513440000021
其中
Figure FDA0002705513440000022
和
Figure FDA0002705513440000023
为：
Figure FDA0002705513440000024
Figure FDA0002705513440000025
其中：
Figure FDA0002705513440000026
和
Figure FDA0002705513440000027
分别是A和B的Hu距；
E2、当与正圆模板匹配值I1＜0.025或与椭圆模板匹配值I2＜0.2时，则保留该轮廓并执行步骤F。
6.根据权利要求1所述的霉菌图像识别方法，其特征在于，所述步骤F具体为：
分别计算相匹配的二值化轮廓的内圈轮廓面积A′和外圈轮廓面积A，再计算内圈轮廓面积A′和外圈轮廓面积A的比值，当A′/A＞60％，则判断该轮廓为霉菌。
7.一种霉菌图像识别装置，其特征在于，所述装置包括：处理器，适于实现各指令；存储器，适于存储多条指令；所述存储器和处理器之间由通信总线连接；所述处理器用于执行存储器中存储的霉菌图像识别指令，以实现以下步骤：
获取样本的拍摄图像，识别样本图像边缘并自动阈值二值化样本图像；
计算二值化样本图像中所有轮廓面积，将计算结果与预设轮廓面积值进行比较，根据比较结果处理图像使样本图像中保留符合要求的轮廓；
遍历处理后样本图像中的所有轮廓，截取轮廓的灰度图像并计算灰度图像的平均灰度值，将所计算的平均灰度值与预设灰度阈值比较，将样本图像中大于或等于灰度阈值的轮廓保留；
计算自适应二值化阈值，利用所计算的自适应二值化阈值将样本图像中轮廓进行二值化；
将二值化后轮廓的外圈轮廓与预设正圆模板、椭圆模板分别进行匹配，若匹配成功，则执行上一步骤；
计算相匹配的二值化轮廓的内圈轮廓和外圈轮廓面积，并比较内外圈轮廓面积差异，若符合要求，则判断该轮廓为霉菌。
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