[发明专利]一种霉菌图像识别方法及其装置

说明书

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。

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。