[发明专利]一种基于显微镜图像的脆杆群体藻类细胞统计方法

权利要求书

1.一种基于显微镜图像的脆杆群体藻类细胞统计方法,其特征在于，包括：

获取所述脆杆群体藻类细胞的图像数据；

对所述图像数据进行处理，获得所述脆杆群体藻类细胞的排列长度；

基于所述排列长度获得脆杆群体内的细胞个数；

对所述图像数据进行处理包括图像预处理、图像矫正、计算脆杆群体的最小包围矩形；

对所述图像数据进行处理还包括，基于所述脆杆群体藻类细胞的图像数据进行图像预处理获得第一图像；对所述第一图像进行图像矫正获得第二图像；基于所述第二图像计算脆杆群体的最小包围矩形，获得所述脆杆群体藻类细胞的排列长度；

获得所述脆杆群体藻类细胞的排列长度还包括，基于第二图像分别进行水平和垂直方向上的索贝尔算子运算，获得图像水平梯度强度和图像垂直梯度强度；基于所述图像水平梯度强度和图像垂直梯度强度，获得脆杆群体的内部纹理方向；基于所述内部纹理方向和最小包围矩形，获得与纹理方向垂直的外接矩形边，所述外接矩形边即为细胞排列长度。

2.根据权利要求1所述的基于显微镜图像的脆杆群体藻类细胞统计方法，其特征在于，

获取所述脆杆群体藻类细胞的图像数据包括，

采集浮游藻类样品的图像数据，构建深度学习模型，将所述浮游藻类样品的图像数据输入所述深度学习模型进行识别，获得所述脆杆群体藻类细胞的图像数据和位置坐标。

3.根据权利要求1所述的基于显微镜图像的脆杆群体藻类细胞统计方法，其特征在于，

所述图像预处理包括图像缩放、图像灰度化、第一图像模糊化去噪、图像对比度增强、第二图像模糊化去噪；

所述图像预处理还包括，基于所述脆杆群体藻类细胞的图像数据，对图像进行缩放处理，获得缩放彩色图像；

对所述缩放彩色图像进行图像灰度化，获得灰度图像；

对所述灰度图像进行第一图像模糊化去噪，获得第一去噪图像；

对所述第一去噪图像进行对比度拉伸处理，获得拉伸图像；

对所述拉伸图像进行第二图像模糊化去噪，获得所述第一图像。

4.根据权利要求3所述的基于显微镜图像的脆杆群体藻类细胞统计方法，其特征在于，

所述第一图像模糊化去噪为中值滤波去噪；

所述对比度拉伸处理通过自适应直方图均衡化算法进行对比拉伸处理；

所述第二图像模糊化去噪通过高斯模糊化算法进行去噪。

5.根据权利要求1所述的基于显微镜图像的脆杆群体藻类细胞统计方法，其特征在于，

所述图像矫正包括图像二值化、旋转角度统计、计算旋转和平移矩阵、图像旋转校正；

所述图像矫正还包括，基于所述第一图像进行二值化处理后，计算图像二值化区域的纹理方向，基于所述纹理方向获得脆杆群体图像的旋转角度；基于所述旋转角度和脆杆群体图像的宽、高，计算旋转和平移矩阵；基于所述旋转和平移矩阵对所述第一图像进行旋转校正，获得所述第二图像。

6.根据权利要求1所述的基于显微镜图像的脆杆群体藻类细胞统计方法，其特征在于，

所述计算脆杆群体的最小包围矩形包括，

基于旋转和平移矩阵获得所述第二图像的二值图像，基于所述二值图像获得垂直和水平投影；对所述垂直和水平投影进行修正，获得修正图像；基于所述修正图像查找脆杆群体的最大外轮廓，根据所述最大外轮廓获得最小包围矩形。

7.根据权利要求1所述的基于显微镜图像的脆杆群体藻类细胞统计方法，其特征在于，

基于所述排列长度获得脆杆群体内的细胞个数，通过将所述细胞的排列长度除以脆杆单位细胞像素长度，获得脆杆群体内的细胞个数。