[发明专利]一种芽生孢子的自动细化标注类别的检测识别方法

权利要求书

1.一种芽生孢子的自动细化标注类别的智能检测识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取存在芽生孢子的原始图像和包含芽生孢子标注信息的专家标注文档；

2)按照芽生孢子的形态及其背景特征制定芽生孢子的细分类类别规则；

3)针对步骤2)制定的细分类规则设计基于自适应掩码的快速判别自动分类方法；

4)利用步骤1)的原始图像和专家标注文档，截取所有标注出的芽生孢子的感兴趣区域并保存；

5)将步骤4)截取保存的芽生孢子图像按照步骤2)的细分类类别规则和步骤3)的自动分类方法进行自动分类，并依次存入到对应的以细分类类别名为名称的文件夹中；

6)构建出类内差距小且类间差距大的训练集；

7)基于步骤6)构建的训练集训练检测细分类芽生孢子的AI目标检测模型；

8)利用步骤7)训练出的细分类AI目标检测模型检测细分类的芽生孢子，汇总细分类类别的芽生孢子作为最终的检测出的芽生孢子的结果；

所述步骤3)中基于自适应掩码的快速自动分类方法包括：

3.1)将芽生孢子的感兴趣区域从彩色空间转换到灰度空间；

3.2)将芽生孢子的灰度图像利用自动阈值分割法进行二值化分割，其中芽生孢子的区域作为前景，得到二值化图像；

3.3)将3.2)得到的二值化图像进行轮廓检测，计算轮廓的面积，选择面积最大的轮廓；

3.4)拟合面积最大轮廓的最小外接直立矩形和最小外接旋转矩形，进而生成与芽生孢子感兴趣区域同尺寸的六个自适应掩码；

3.5)计算最小外接直立矩形面积、高boundingRect_h、宽boundingRect_w；计算最小外接旋转矩形的面积，并计算与最小外接直立矩形的面积比ratio_area；计算boundingRect_w和boundingRect_h的两者的最小值，记minLength＝min(boundingRect_w,boundingRect_h)，计算boundingRect_w和boundingRect_h这两者的最大值，记maxLength＝max(boundingRect_w,boundingRect_h)，计算比例

3.6)设定面积比阈值其中设定高宽比阈值其中

3.7)将3.2)得到的二值化图像与六个自适应掩码分别进行与运算；

3.8)通过最小外接直立矩形的高和宽的大小关系、面积比ratio_area和阈值的大小关系，比例ratio_length与阈值的大小关系，并结合3.7)的与运算结果综合得出每个细分类类别的判别方法，通过判别方法判断得出芽生孢子所属的细分类类别；所述的六个自适应掩码，具体为：

设定最小外接直立矩形boundingRect的左上角点的坐标为(x,y)，该直立矩形的宽w＝boundingRect_w，高为h＝boundingRect_h；

掩码1：左上角点坐标为(x,y)且宽为高为的区域内的像素值为255，左上角点坐标为且宽为高为的区域内的像素值为255，其余像素值0；

掩码2：左上角点坐标为且宽为高为的区域内的像素值为255，左上角点坐标为且宽为高为的区域内的像素值为255，其余像素值0；

掩码3：左上角点坐标为(x,y)且宽为高为的区域内的像素值为255，其余像素值为0；

掩码4：左上角点坐标为且宽为高为的区域内的像素值为255，其余像素值0；

掩码5：左上角点坐标为且宽为高为的区域内的像素值为255，其余像素值0；

掩码6：左上角点坐标为且宽为高为的区域内的像素值为255，其余像素值为0。