[发明专利]一种利用鱼肠道图像检测饲料中消炎成分的方法及系统

权利要求书

1.一种利用鱼肠道图像检测饲料中消炎成分的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S100，对待测鱼苗进行随机抽样，获得待测鱼肠道切片样本；

S200，利用扫描电子显微镜采集待测鱼肠道切片样本的待测鱼肠道图像；

S300，对待测鱼肠道图像进行高斯平滑、小波去噪处理，得到待测SEM图像；

S400，提取待测SEM图像中的黏膜皱裂边缘线和黏膜下层边缘线，由黏膜皱裂边缘线和黏膜下层边缘线构成的闭合区域，记作黏膜层模糊区域；初始化黏膜下层边缘线为黏膜边界线；

S500，在黏膜边界线上计算得到黏膜微层标记序列和微层量值序列；

S600，由黏膜微层标记序列和微层量值序列计算修复权重，修复黏膜层模糊区域中黏膜边界线对应的边缘区域，并更新黏膜边界线；

S700，判断黏膜边界线是否与黏膜皱裂边缘线重合，是则所述黏膜层模糊区域修复完成，得到修复SEM图像；否则跳转至S500；

S800，定位所述修复SEM图像中对应的黏膜层模糊区域，利用傅里叶显微红外光谱分析仪对相同待测鱼肠道切片样本中对应的黏膜层模糊区域采集漫反射光谱，定量分析消炎成分；其中，在S400中，提取待测SEM图像中的黏膜皱裂边缘线和黏膜下层边缘线的方法为：对所述待测SEM图像进行边缘检测得到边缘图像，并获取边缘图像中各个边缘线所构成的区域中面积最大的区域，获取面积最大的区域的边缘线记为所述黏膜下层边缘线；获取边缘图像中各个边缘线所构成的区域中面积最小的区域的边缘线记为所述黏膜皱裂边缘线；由黏膜皱裂边缘线和黏膜下层边缘线在待测SEM图像中构成的闭合区域，记作黏膜层模糊区域；

其中，在S500中，在黏膜边界线上计算得到黏膜微层标记序列和微层量值序列的方法为：

S501，利用像素坐标(x,y)表示待测SEM图像中的像素点位置，设待测SEM图像尺寸大小为M×N个像素点，其中x值的取值范围为[1,M]，y值的取值范围为[1,N]；M是SEM图像的长度，N是SEM图像的宽度；M∈[80,2000]像素，N∈[80,2000]像素；

S502，取黏膜边界线上的像素点，按对应像素坐标x和y值的总和(x+y)的数值从小到大排列构成对应的黏膜边界像素点序列；

S503，在所述黏膜边界像素点序列中，按排列顺序遍历计算各个像素点的黏膜微层标记度，得到对应的黏膜微层标记序列；

其中，Muco(q)表示为黏膜微层标记序列中第q个像素点的黏膜微层标记度，D_q(x,y)为黏膜边界像素点序列中第q个像素点在待测SEM图像中对应像素坐标为(x,y)的像素值；θ为黏膜边界像素点序列中第q个像素点在黏膜边界线上的切线与直角坐标系的横坐标之间的夹角；q是黏膜微层标记序列的元素序号，q∈[1,M×N]；

S504，以黏膜边界像素点序列中第q个像素点作为中心位置的矩形区域表示为第q个模糊区域，尺寸大小为w0×w0个像素点，记作W_q；计算在对应模糊区域内所有像素值的算术平均值记作aveK，遍历模糊区域内的像素点，将大于aveK的对应第i个像素点的像素值记作DM_i(x,y)，并计算第q个像素点对应的微层量值，按排列顺序得到对应的微层量值序列；

其中，Shad(q)表示为微层量值序列中第q个像素点的微层量值，area(W_q)为计算模糊区域内像素点的像素值总和，为计算在模糊区域内满足像素值大于aveK的像素值总和；为微层量值序列的归一化系数；P_q为区域像素比；

其中，在S600中，由黏膜微层标记序列和微层量值序列计算修复权重，修复黏膜层模糊区域中黏膜边界线对应的边缘区域，并更新黏膜边界线的方法为：

S601，查找微层量值序列中的最大值和最小值对应的像素点分别记为Maxq和Minq，计算Maxq和Minq之间的比值，记作δ；计算在黏膜边界像素点序列中各个像素值的中值对应的像素点坐标记为像素中心点位置，其像素点坐标表示为(Z_x,Z_y)；

S602，由黏膜微层标记序列和微层量值序列计算各个像素点的修复权重；

Rw(q)＝P_q×Muco(q)+(1-P_q)×[Shad(q)+δ]；

其中，Rw(q)为黏膜边界像素点序列中第q个像素点对应的修复权重；

S603，确定在黏膜边界像素点序列中对应的相似区域，记作φ；其中相似区域的左上角位置坐标表示为(X1,Y1)，右下角位置坐标表示为(X2,Y2)；

X1＝Z_x-Pp；Y1＝Z_y-Pp；

X2＝Z_x+w0+Pp-1；Y2＝Z_y+w0+Pp-1；

其中，∑_q∈ψ[·]表示在黏膜边界像素点序列中计算所有像素点对应数值的总和；len(ψ)为黏膜边界像素点序列中各个元素之间的最大距离值；size(ψ)为黏膜边界像素点序列中的元素个数；w0为模糊区域的长度大小，w0∈[1,ComD]，ComD为M和N值的所有公约数中不大于10的最大值；Pp为在所述黏膜边界像素点序列中对应的相似区域内所有像素点的修复距离差值；

S604，计算当前相似区域中在待测SEM图像内对应所有像素值的标准偏差，记作dev；将当前相似区域分割为多个尺寸大小为w0×w0个像素点的修复补丁区域，分别计算在黏膜边界像素点序列中第q个模糊区域与当前相似区域内各个修复补丁区域之间的相似指数：

其中，Sim(q,i)为在黏膜边界像素点序列中第q个模糊区域与对应第i个修复补丁区域之间的相似指数；φ_i(j)为在当前相似区域内分割的第i个修复补丁区域中对应第j个像素值，W_q(j)为在黏膜边界像素点序列中第q个模糊区域中对应第j个像素值；表示为在当前相似区域为w0×w0个像素点内计算总和；i值为当前相似区域中各个修复补丁区域的序号，i值的取值范围为i∈[1,Num]，Num为当前相似区域中修复补丁区域的总数；j值为修复补丁区域中的像素点序号，j∈[1,w0×w0]；sum(w0×w0)为修复补丁区域中的像素点个数；

S605，遍历i值的取值范围，判断Sim(q,i)是否小于或等于dev，是则取出对应Sim(q,i)数值最小的第i个修复补丁区域更新覆盖对应黏膜边界像素点序列中第q个模糊区域，否则判断w0值是否等于1，是则连接Maxq和Minq之间的直线记作Lineq，经过像素中心点位置(Z_x,Z_y)作Lineq的垂线，将像素坐标(Z_x,Z_y)更新为该垂线与Lineq的交点位置，跳转至步骤S603，若w0值不等于1，则令w0值减1，跳转至步骤S603；当i值的取值范围遍历完毕，跳转至S606；

S606，遍历q值的取值范围由步骤S605更新修复所述待测SEM图像的黏膜层模糊区域中对应黏膜边界线的边缘区域；利用边缘检测算法获得黏膜层模糊区域中各个边缘线所构成的区域中面积次小于黏膜边界线构成的区域对应的边缘线，更新为黏膜边界线。