[发明专利]一种基于数字图像处理技术的花粉检测方法

说明书

本发明公开了一种基于数字图像处理技术的花粉检测方法，包括步骤：1)图像的预处理：对显微镜采集的原始图像进行灰度化，得到灰度图像。2)连通区域获取：对得到的灰度图像进行边缘检测和霍夫梯度圆检测，得到霍夫检测圆圆心坐标集合，以每一个圆心作为生长种子点进行区域生长，得到连通区域集合。3)连通区域特征计算与筛选：计算连通区域集合中每一个连通区域的特征，通过特征进行连通区域筛选，通过筛选的连通区域认为是检测结果。本发明方法实现了使用数字图像处理技术进行花粉检测，解决了人工进行花粉检测中存在的效率低，成本高，易出错等缺点。通过构建特征进行连通区域的筛选，具有原理清晰，可解释性好等优点。

技术领域

本发明涉及数字图像处理领域和花粉图像检测领域，尤其涉及一种使用数字图像处理技术对显微镜采集的图像进行花粉检测的方法。

背景技术

花粉是常见的过敏原之一，危害着部分敏感人群的身体健康。因此，空气中的花粉浓度实时检测和播报能够帮助过敏患者及时采取预防措施，具有显著的社会效益和经济效益。目前常用的花粉浓度检测的主要流程为，首先收集空气中的花粉并制作成花粉涂片，然后通过显微镜观察花粉涂片，人工进行花粉涂片中花粉的检测和数量统计，最后通过统计的花粉数量反向推算空气中花粉的浓度。

发明人发现在现有花粉浓度检测流程中，人工进行花粉涂片中花粉的检测和数量统计存在以下缺点：

花粉检测步骤中，人工移动显微镜观察花粉涂片，进行花粉涂片中花粉的检测和数量统计，经济成本和时间成本较高，准确率受检测人员的专业水平、精神状态的干扰较大，容易出错。

因此亟需一种高效稳定的花粉检测方法对花粉检测步骤进行优化。随着集成电路技术的不断发展，计算机计算能力不断提高，越来越多的领域开始使用各种计算机技术辅助人工以减少劳动量，提高劳动效率。

发明内容

为了解决现有技术中的问题，本发明提供一种基于数字图像处理的花粉检测方法，解决现有技术中人工进行花粉的检测和数量统计中存在的经济成本和时间成本较高，准确率受检测人员的专业水平、精神状态的干扰较大，容易出错等问题。

本发明技术方案为：一种基于数字图像处理的花粉检测方法，包括以下步骤：

1)图像的预处理。对显微镜采集的原始图像进行灰度化，得到灰度图像；2)连通区域获取。对得到的灰度图像进行边缘检测和霍夫梯度圆检测，得到霍夫检测圆圆心坐标集合，以每一个圆心作为生长种子点进行区域生长，得到连通区域集合；3)连通区域特征计算与筛选。计算连通区域集合中每一个连通区域的特征，通过特征进行连通区域筛选，通过筛选的连通区域认为是检测结果。

步骤一：图像的预处理；

1-1)使用OpenCV计算机视觉软件库的Mat类进行图像数据的读取和存储。读取图像文件后的原始图像S，S包括R_s，G_s，B_s三个通道。

1-2)通过将原始图像S的R_s，G_s，B_s三个通道进行加权平均，得到灰度图像A。R_s，G_s，B_s三个通道的对应的权值分别0.114，0.587和0.299。

步骤二：连通区域获取；

2-1)对步骤1)得到的灰度图像A进行Canny边缘检测。通过Sobel算子计算图上各点的水平梯度T_x和垂直梯度T_y，计算得到该点的总体梯度T。使用双阈值算法进行边缘的判别，判别规则为：对于梯度大于高阈值的点，认定为边缘；对于梯度小于低阈值的点，认定为非边缘；对于梯度介于两者之间的点，将其作为高阈值点之间的连接点，如果该点邻域中没有高阈值点或与高阈值点连接的其他介于高阈值和低阈值之间的点，则认为非边缘点。其中高阈值数值为100，低阈值数值为50。边缘检测完成后得到边缘图像B。