[发明专利]一种基于红外和光学影像双模成像信息的活体菌落计数方法

权利要求书

1.一种基于红外和光学影像双模成像信息的活体菌落计数方法，步骤如下：

1)对目标培养皿进行多次扫描拍摄，获取同一原始目标的光学影像和序列红外影像；

2)采用水平集算法对上述光学影像进行处理，遍历图像中的所有像素点，根据像素点的特征进行空间分割，获取点集区域作为连通域，并对连通域进行定位；

3)对光学影像和序列红外影像建立三维笛卡尔直角坐标系，分别确定从光学影像到序列红外影像沿x轴，y轴，z轴变换的尺度参数m_x，m_y，m_z，沿x轴，y轴，z轴平移的刚体变换参数p，q，r，绕沿x轴，y轴，z轴旋转的刚体变换参数θ，ω，φ；采用仿射变换，对光学影像和序列红外影像进行图像配准，根据光学影像中获取的连通域位置信息，依次获取光学影像中连通域在序列红外影像中的对应位置；

4)逐一对连通域在序列红外影像中的对应区域建立灰度共生矩阵，首先将已经灰度化的序列红外影像进行灰度量级化，将图像的灰度级压缩至8级以减小共生矩阵的尺寸，对于精度要求高且纹理细密的纹理分布，选取像素间距d＝1，0°方向获取光学影像中连通域对应的红外影像空间下序列图像的连通域局部纹理特征集，纹理特征集包括灰度均值、灰度方差、灰度共生矩阵的能量、熵和相关性五个特征；

5)制作符合支持向量机格式的标签样本，将分类器训练集中的具有活体特征的样本标签置为1，不具有活体特征的样本标签置为-1，并设计和训练SVM分类器，获取分类器模型，从而得到活体菌落检测分类模型；

6)采用活体菌落检测分类模型对红外影像空间下序列图像的局部纹理特征进行分类，判断样本是具有活体特征的连通域，或为杂质以及死菌对应的不具有活体特征的连通域；

7)依次对判断为具有活性特征的连通域计数，获取活体菌落的数目。