CN110532941A - 一种常见藻类的特征图像提取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种常见藻类的特征图像提取方法，首先需要对藻类的显微图像进行细胞提取，并从细胞提取中处理得到形态特征、颜色特征和纹理特征，其中形态特征根据大小可分为外观形态特征和细胞形态特征，细胞形态特征包括细胞的形状、大小和轮廓等，形态特征为外部特征，可以从外观和藻类分割图像上直接提取，颜色特征和纹理特征属于内部特征，需要对图像内部区域所对应的表面性质进行提取，显微图像细胞目标提取方法能够从带有泥沙、残骸等干扰物的藻类显微图像中较为精确的提取目标细胞，从而可以大幅度降低对藻类自动分类识别工作的技术要求，提高效率和识别准确率；而且也可以比较精确的提取藻类的特征，为藻类研究者提供有效地指导和帮助。

Description

一种常见藻类的特征图像提取方法
技术领域
本发明涉及藻类检测技术领域，具体为一种常见藻类的特征图像提取方法。
背景技术
藻类是一类广泛分布于各类生境的生物，对生态系统的平衡起着至关重要的作用，它是地球海洋初级生产力的主要组成部分。除此之外，藻类在许多领域都有广泛的应用，如水质检测和赤潮预报等，这些应用都离不开对藻类的鉴定工作。
常见的藻类鉴定需要观察定量样品的特征及生长情况，根据细胞中色素的成分和含量及其同化产物、藻丝、鞭毛长度和生殖方法等，鉴定工作繁琐复杂；生物外形一直是生物学家对生物进行分类的最重要，也是最基本的手段，从藻类显微图像中精确地提取目标细胞特征就成为藻类鉴定和研究工作中重要的一步，而且还可以大幅度降低对藻类自动分类识别工作的技术要求，提高效率和识别准确率。
发明内容
本发明所解决的技术问题在于提供一种常见藻类的特征图像提取方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
本发明所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：一种常见藻类的特征图像提取方法，首先需要对藻类的显微图像进行细胞提取，并从细胞提取中处理得到形态特征、颜色特征和纹理特征，其中形态特征根据大小可分为外观形态特征和细胞形态特征，细胞形态特征包括细胞的形状、大小和轮廓等，形态特征为外部特征，可以从外观和藻类分割图像上直接提取，颜色特征和纹理特征属于内部特征，需要对图像内部区域所对应的表面性质进行提取；所述藻类的显微图像细胞提取包括以下步骤：
步骤一、将藻类原始图像经过预处理后并基于区域进行图像分割得到藻类分割图像；
步骤二、经过步骤一处理得到的分割图像为二值图像，利用数学形态学膨胀和腐蚀操作以连接目标细胞断裂的边缘并消除物体边界点；
步骤三、提取步骤二中的二值图像与原始图像做逻辑与运算并进行种子填充，得到细胞目标图像。
优选的，所述细胞形态特征基于细胞目标图像封闭的轮廓线，利用细胞目标图像中的像素点视作单位并以此计算出细胞的面积、周长和圆弧度。
优选的，所述颜色特征提取是在HSI颜色空间基础上，采用颜色直方图的方法提取。
优选的，所述纹理特征通过灰度共生矩阵的纹理特征分析方法提取。
优选的，所述步骤一中图像预处理包括利用形态学梯度法，加强原始灰度图像的边缘，并通过中值滤波算法，减少图像中背景噪声影响，随后进行灰度直方图增强处理，加强图片对比度。
优选的，所述步骤一中的藻类图像分割方法为阈值分割法。
优选的，所述步骤三中的种子填充为漫水法填充。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：显微图像细胞目标提取方法能够从带有泥沙、残骸等干扰物的藻类显微图像中较为精确的提取目标细胞，从而可以大幅度降低对藻类自动分类识别工作的技术要求，提高效率和识别准确率；而且也可以比较精确的提取藻类的特征，为藻类研究者提供有效地指导和帮助。
具体实施方式
为了使本发明的实现技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，进一步阐述本发明。
本实施例中，一种常见藻类的特征图像提取方法，首先需要对藻类的显微图像进行细胞提取，并从细胞提取中处理得到形态特征、颜色特征和纹理特征，其中形态特征根据大小可分为外观形态特征和细胞形态特征，细胞形态特征包括细胞的形状、大小和轮廓等，形态特征为外部特征，可以从外观和藻类分割图像上直接提取，颜色特征和纹理特征属于内部特征，需要对图像内部区域所对应的表面性质进行提取；所述藻类的显微图像细胞提取包括以下步骤：
步骤一、将藻类原始图像经过预处理后并基于区域进行图像分割得到藻类分割图像；
步骤二、经过步骤一处理得到的分割图像为二值图像，利用数学形态学膨胀和腐蚀操作以连接目标细胞断裂的边缘并消除物体边界点；
步骤三、提取步骤二中的二值图像与原始图像做逻辑与运算并进行种子填充，得到细胞目标图像。
本实施例中，所述细胞形态特征基于细胞目标图像封闭的轮廓线，利用细胞目标图像中的像素点视作单位并以此计算出细胞的面积、周长和圆弧度。
本实施例中，所述颜色特征提取是在HSI颜色空间基础上，采用颜色直方图的方法提取。
本实施例中，所述纹理特征通过灰度共生矩阵的纹理特征分析方法提取。
本实施例中，所述步骤一中图像预处理包括利用形态学梯度法，加强原始灰度图像的边缘，并通过中值滤波算法，减少图像中背景噪声影响，随后进行灰度直方图增强处理，加强图片对比度。
本实施例中，所述步骤一中的藻类图像分割方法为阈值分割法。
本实施例中，所述步骤三中的种子填充为漫水法填充。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明的要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (7)

1.一种常见藻类的特征图像提取方法，其特征在于：首先需要对藻类的显微图像进行细胞提取，并从细胞提取中处理得到形态特征、颜色特征和纹理特征，其中形态特征根据大小可分为外观形态特征和细胞形态特征，细胞形态特征包括细胞的形状、大小和轮廓等，形态特征为外部特征，可以从外观和藻类分割图像上直接提取，颜色特征和纹理特征属于内部特征，需要对图像内部区域所对应的表面性质进行提取；所述藻类的显微图像细胞提取包括以下步骤：
步骤一、将藻类原始图像经过预处理后并基于区域进行图像分割得到藻类分割图像；
步骤二、经过步骤一处理得到的分割图像为二值图像，利用数学形态学膨胀和腐蚀操作以连接目标细胞断裂的边缘并消除物体边界点；
步骤三、提取步骤二中的二值图像与原始图像做逻辑与运算并进行种子填充，得到细胞目标图像。
2.根据权利要求1所述的一种常见藻类的特征图像提取方法，其特征在于：所述细胞形态特征基于细胞目标图像封闭的轮廓线，利用细胞目标图像中的像素点视作单位并以此计算出细胞的面积、周长和圆弧度。
3.根据权利要求1所述的一种常见藻类的特征图像提取方法，其特征在于：所述颜色特征提取是在HSI颜色空间基础上，采用颜色直方图的方法提取。
4.根据权利要求1所述的一种常见藻类的特征图像提取方法，其特征在于：所述纹理特征通过灰度共生矩阵的纹理特征分析方法提取。
5.根据权利要求1所述的一种常见藻类的特征图像提取方法，其特征在于：所述步骤一中图像预处理包括利用形态学梯度法，加强原始灰度图像的边缘，并通过中值滤波算法，减少图像中背景噪声影响，随后进行灰度直方图增强处理，加强图片对比度。
6.根据权利要求1所述的一种常见藻类的特征图像提取方法，其特征在于：所述步骤一中的藻类图像分割方法为阈值分割法。
7.根据权利要求1所述的一种常见藻类的特征图像提取方法，其特征在于：所述步骤三中的种子填充为漫水法填充。
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