[发明专利]自动识别图像条带的方法

说明书

本申请公开了一种自动识别图像条带的方法及系统，其包括如下步骤:对包含条带的第一图像进行降噪处理，获得第二图像；对所述第二图像提取一个图像维度的边缘差异特征，获得所述第二图像的灰度跳变信息，所述条带沿所述图像维度方向间隔延伸；根据所述第二图像的灰度跳变信息进行条带识别与提取，获得条带信息。本方法先对图像进行降噪处理，降低噪声对条带识别的影响，条带识别准确，再通过在图像的行或列维度上提取边缘差异特征，获得灰度跳变信息后，根据设定范围，对灰度跳变信息进行筛选就可以获得条带信息，运算速度快、效率高，识别出来的条带图像边缘精细。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种电泳蛋白质图像处理。

背景技术

在生化领域里，通过电泳使得蛋白质分子从混合溶液中分离出来，不同大小的分子将运动到不同的深度位置从而形成一条条的条带。通过拍照的方式记录下这种位置信息，再通过图像处理的方式来识别条带的位置从而获得蛋白质分子的信息，以供临床和实验室进行进一步地分析。

目前大多是用边缘检测方法来进行图像条带的识别，常用的边缘检测方法包括索贝尔算子(Sobel)、普瑞维特算子(Prewitt)、罗伯特算子(Roberts)、Canny算子等等。索贝尔算子求得的条带边缘存在噪声污染以及边缘线太过于粗宽等缺陷；罗伯特算子、普瑞维特算子运算速率高，对噪声也有一定抑制作用，但检测出的条带边缘质量不高，如边缘较粗、定位不准、间断点多；Canny算子是较为先进的边缘检测算子，不容易受噪声干扰，得到的条带边缘精细且准确，但是运算代价较高，难以运行在实时图像处理中。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种自动识别图像条带的方法，该方法识别出来的图像条带定位准确、边缘精细并且运算速度快、效率高。

本发明提供了一种自动识别图像条带的方法，其包括如下步骤：

对包含条带的第一图像进行降噪处理，获得第二图像；

获得所述第二图像一个图像维度的灰度跳变信息，所述条带沿所述图像维度方向间隔延伸；

根据所述第二图像的灰度跳变信息进行条带识别与提取，获得条带信息。

在其中一个实施例中，所述降噪处理包括第一降噪和第二降噪，所述第一降噪用于消除所述第一图像的背景干扰因素，所述第二降噪用于消除所述第一图像中所包含的噪声点。

在其中一个实施例中，所述对包含条带的第一图像进行降噪处理，获得第二图像后，还包括对所述条带边缘进行锐化处理。

在其中一个实施例中，所述条带沿所述第一图像的纵向间隔延伸，所述获得所述第二图像一个图像维度的灰度跳变信息，包括：分别将所述第二图像每一行的下一行灰度平均值加上该行上一行的灰度平均值再减去两倍的该行的灰度平均值获得该行的灰度跳变值，所述灰度跳变信息包括所述灰度跳变值。

在其中一个实施例中，所述条带沿所述第一图像的纵向间隔延伸，所述获得所述第二图像一个图像维度的灰度跳变信息，包括：获得所述第二图像每一行的灰度渐变值；根据每相邻两行所述灰度渐变值获得每一行的灰度跳变值，所述灰度跳变信息包括所述灰度跳变值。

在其中一个实施例中，所述获得所述第二图像每一行的灰度渐变值，包括：分别将所述第二图像每一行的下一行灰度平均值减去该行的灰度平均值获得该行的灰度渐变值；所述根据每相邻两行所述灰度渐变值获得每一行的灰度跳变值，包括：分别将所述第二图像每一行的灰度渐变值减去该行上一行的灰度渐变值获得该行的灰度跳变值。

在其中一个实施例中，根据所述灰度跳变信息进行条带识别与提取，获得条带信息，包括：对所述灰度跳变信息的灰度跳变值逐一判断，将大于零且小于设定值的灰度跳变值所对应的所述第二图像行依次作为所述条带的起始行、所述条带的终止行。

基于自动识别图像条带的方法的系统，其包括：