[发明专利]一种基于显微图像的角毛藻和非角毛藻自动分类方法无效
申请号: | 201210105858.5 | 申请日: | 2012-04-12 |
公开(公告)号: | CN102663406A | 公开(公告)日: | 2012-09-12 |
发明(设计)人: | 郑海永;姬光荣;王国宇;于志刚;米铁柱 | 申请(专利权)人: | 中国海洋大学 |
主分类号: | G06K9/54 | 分类号: | G06K9/54;G06T5/30 |
代理公司: | 北京立成智业专利代理事务所(普通合伙) 11310 | 代理人: | 张江涵 |
地址: | 266100 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 显微 图像 角毛藻 非角毛藻 自动 分类 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种浮游植物分类方法,特别涉及一种基于显微图像的角毛藻和非角毛藻自动分类方法。
背景技术
浮游植物指悬浮于水中的微小藻类植物,是浮游生物中的自养生物部分。浮游植物广泛存在于河流、湖泊和海洋中,多分布于水域的上层,个体极小,需要用显微镜才能观察到,繁殖极快。在淡水中主要是蓝藻、绿藻、硅藻等,在海水中主要是硅藻、甲藻。浮游植物为水生动物(主要是鱼类)的食料;地球上约一半的光合作用是由浮游植物进行的。传统的海洋浮游植物调查,一般是由海洋调查船进行现场采样,将其带回实验室,依赖经验丰富的藻类专家,依据种的生物形态学特征在显微镜下通过人工目视进行分类。该方法不仅费时、费力,且需要研究者具有丰富的海洋浮游植物专业知识和分类经验,难以满足快速分析和现场监测的需求。
为了适应海洋科学和环境检测中快速检测的需要,解决目前显微镜人工鉴定中存在的专业水平高、分类人员断层、耗时等问题,至今已有不少学者对各种浮游植物自动分类方法进行了研究,包括基于藻细胞形态的与计算机技术相结合的显微图像法;基于藻类色素组成的吸收光谱法、荧光光谱法和高压液相色谱法;基于藻细胞大小、色素组成、DNA等的流式细胞仪法;基于细胞基因序列的分子探针法等。其中,日新月异的计算机信息处理技术为基于图像信息并结合生物形态学分类特征的自动化藻类鉴定提供了基础,图像信号经过计算机图像分析与模式识别处理,是传统分类方法实现自动化的有效手段。
角毛藻细胞在壳面顶轴两端各生一细长的角毛,其断面大多为圆形。亦有四角形或多角形等。角毛的表面常有横裂点纹,及螺旋排列的实心小刺。少数种细胞单独生活,大部分种相邻细胞的相近角毛交接,联成直的、弯的或螺旋状的链状群体。链两端细胞的端角毛生出的位置不同,有的种链两端角毛伸出的位置也不同,它们向链外伸出的方向不同。一直以来,生物外形是生物学家对生物进行分类的最重要,也是最基本的手段,而对角毛藻而言,角毛的形态、生长位置、伸出方向,色素体的形态、数量及其在细胞内的分布等都是角毛藻鉴定的重要依据,因此,从角毛藻显微图像中精确地提取目标细胞(尤其是角毛特征)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角毛藻自动分类识别工作的技术要求,提高效率和识别准确率。
中国专利号201010115606.1公开了一种角毛藻显微图像细胞目标提取方法。其主要为图样二值化的方法。这种方法包括如下步骤:
a.将角毛藻原始图像转换为灰度图像;
b.构建灰度图像方向角模型,计算灰度曲面的法线方向矢量与三维坐标系中三个坐标轴X、Y、Z方向的矢量方向角,再利用水平(X)方向角和垂直(Y)方向角在XZ和YZ平面的矢量距作为灰度值分别构成两幅灰度图像;
c.对两幅灰度图像分别采用增强大津法自动阈值二值化后再进行逻辑与运算;
d.对所得到的二值图像做双向滤波和中值滤波以去掉二值图像中小的噪声点;
e.进行形态学膨胀操作以连接目标细胞断裂的边缘;
f.提取二值图像的最大轮廓并填充后再进行形态学腐蚀操作;
g.用腐蚀后的二值图像与原始图像做逻辑与运算,得到细胞目标图像。
这种方法(详细方法见201010115606.1)能够从带有泥沙、残骸等干扰物的角毛藻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角毛藻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角毛藻的角毛特征,为藻类研究者提供有效地指导和帮助。
角毛藻属是硅藻门中心纲盒形藻目角毛藻科下的属,是硅藻门下较大的属之一,其属下包含了大量种类的中国海常见浮游植物,且部分种类属于中国海常见有害赤潮藻种。因此,基于藻种显微图像进行角毛藻和非角毛藻的自动分类,可以提高进一步藻种分类的识别准确率。本发明基于这种细胞目标提取方法,进一步改进计算方法,提高角毛藻和非角毛藻自动分类的识别准确率。本发明的方法准确率高,显像清晰,为进一步的藻种分类识别打下基础。为广大第一线藻类监测人员、藻种研究者提供有效地指导和帮助,经济和社会效益都将十分显著。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于,提供一种角毛藻与非角毛藻自动分类的识别方法,该方法准确率高,显像清晰,为进一步的藻种分类识别打下基础。本发明能够通过藻种显微图像较为准确的区分角毛藻和非角毛藻,从而可以提高进一步藻种自动分类的识别率;而且也可以为广大第一线藻类监测人员、藻种研究者提供有效地指导和帮助,经济和社会效益都将十分显著。
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