[发明专利]一种基于轮廓和纹理的硅藻识别方法

权利要求书

1.一种基于轮廓和纹理的硅藻识别方法，其特征在于，包括：

获取目标图像，对所述目标图像进行相位一致性对称检测，确定所述目标图像的对称类型，包括：通过logGabor小波技术在多个方向上对目标图像进行卷积处理，得到多幅不同方向的相位对称性图像；确定每幅相位对称性图像的向量特征，并根据所述向量特征计算得到协方差矩阵；根据所述协方差矩阵的特征值计算得到向量特征的矩阵；通过主成分分析法对所述矩阵进行特征提取，将提取得到的特征数据进行调整得到第一图像；对所述第一图像进行非极大值抑制处理，得到第一图像中对称点的集合；从所述集合中选取高阈值和低阈值，并根据所述高阈值和低阈值，对所述集合进行滞后阈值处理，得到最终检测结果；根据所述最终检测结果判断出图像对称类型和非对称类型，并进行标注和记录；

对所述目标图像进行相位一致性边缘检测，确定所述目标图像的外围轮廓；

根据所述目标图像的对称类型对所述目标图像的外围轮廓进行拟合，并确定所述目标图像的初步硅藻种，包括：通过所述目标图像中的双轴对称图像的两个对称轴把所述双轴对称图像进行分割成四段，对分割的曲线线段选择任意一条进行拟合；其中，以长轴为x轴，选择的线段和长轴的交点为原点建立坐标系，对选择线段进行函数拟合；对所述目标图像中的中心对称图像的边界进行圆形硅藻轮廓拟合，以对称中心，双轴交点为圆心，拟合圆；对所述目标图像中的单轴对称图像进行对称性硅藻轮廓拟合，查找对称轴一侧对称点到对称轴的距离，并确定突变点进行分段，以对称轴为x轴，对称轴起点为圆心建立坐标系，对每一段曲线进行函数拟合；对所述目标图像中的非对称图像进行硅藻轮廓拟合，确定所述非对称图像的质心，计算点到质心的距离，找到突变点进行分段，以质心为圆心，最大距离为起始点，建立坐标系，对分段曲线进行拟合；根据不同对称类型图像的拟合方程，在数据库中预设的拟合曲线进行匹配判定，确定所述目标图像的初步硅藻种；

对确定初步硅藻种的所述目标图像进行纹理检测，识别出硅藻的具体种。

2.如权利要求1所述的基于轮廓和纹理的硅藻识别方法，其特征在于，所述从所述集合中选取高阈值和低阈值的步骤，具体为：

从集合中确定最大值和最小值，并根据所述最大值和最小值确定初始阈值；

统计集合中点与周围领域点的差值，形成差值集合，并确定差值集合中的最大值和平均值；

当确定所述差值集合中的最大值大于所述初始阈值时，对所述差值进行统计，并将所述差值集合中的最大值储存在第一集合；以及，将所述平均值储存在第二集合；

根据所述第一集合和统计总数计算得到高阈值，并根据所述第二集合和统计总数计算得到低阈值。

3.如权利要求1所述的基于轮廓和纹理的硅藻识别方法，其特征在于，所述对所述目标图像进行相位一致性边缘检测，确定所述目标图像的外围轮廓的步骤，具体为：

通过滤波器对所述目标图像进行卷积处理，得到所述目标图像的边缘图像；

对所述边缘图像进行平滑滤波处理，得到二值化图像；

对所述二值化图像进行外部边缘点识别，将查找得到的所有边缘点进行连接，得到所述目标图像的外围轮廓。

4.如权利要求3所述的基于轮廓和纹理的硅藻识别方法，其特征在于，所述通过滤波器对所述目标图像进行卷积处理的步骤中，包括：通过滤波器对所述目标图像在垂直方向与扩展函数进行卷积处理；以及，所述目标图像通过滤波器在水平方向上与滤波器进行卷积处理。

5.如权利要求1所述的基于轮廓和纹理的硅藻识别方法，其特征在于，所述对称类型包括：中心对称、双轴对称、单轴对称和非对称。