[发明专利]一种基于图像分割技术的颗粒数粒方法

摘要

本发明公开了一种基于图像分割技术的颗粒数粒方法，用于对载有样品颗粒图案的图片进行处理并获取样品颗粒的数量，包括如下步骤：对图片进行均一化处理；计算当前图片像素点R、G、B值的权数weight；迭代聚类，将图片分为背景类和样品颗粒类；像素转化，则将原图片转化为一个只有两种像素点的黑白图片，白色为样品颗粒，黑色为背景；数粒：对图片的像素点进行广度优先搜索得到总的样品颗粒数。本发明利用K均值灰度图像分割和聚类分类技术对载有样品颗粒图案的图片进行处理并获取样品颗粒的数量，具有计数速度快、对样品质量要求较低等优点。

主权项

1.一种基于图像分割技术的颗粒数粒方法，用于对载有样品颗粒图案的图片进行处理并获取样品颗粒的数量，其特征在于：包括如下步骤：(1)对图片进行均一化处理，使图片上的点亮度、灰度均一，同时记录最大R值即maxR、最小R值即minR、最大G值即maxG、最小G值即minG、最大B值即minB和最小B值即minB；(2)计算当前图片像素点R、G、B值的权数weight，即遍历图像对weight[R][G][B]采取自增操作；(3)迭代聚类，将图片分为背景类和样品颗粒类：利用K均值算法，这里K＝2，即选取两个聚类质心点，首先设定两个初始中心点，一个代表背景的中心，一个代表样品颗粒的中心，设置背景的中心点为像素点R、G、B值的权数最大的R、G、B，样品颗粒的中心点设置为像素点R、G、B值的权数最小的R、G、B；然后在以[minR，maxR]，[minG，maxG]，[minB，maxB]范围的三层循环，重复下列过程直到收敛：对于每一个点，计算其应该属于的类，即判定当前点属于背景还是样品颗粒，判断公式如下：min(dis背景，dis样品颗粒)，dis＝weight[R][G][B]·[(R‑r)²+(G‑g)²+(B‑b)²]；将当前点加入其所属的类后，重新计算该类的质心(r，g，b)，公式如下：上述R、G、B都是属于同一类，即背景或者样品颗粒；(4)像素转化：遍历图片的每一个像素点，根据K均值聚类算法的结果，如果当前像素点属于背景类，则置当前点为(255，255，255)，如果属于样品颗粒类，则置当前点为(0，0，0)；遍历结束后，则将原图片转化为一个只有两种像素点的黑白图片，白色为样品颗粒，黑色为背景；(5)数粒：对图片的像素点进行广度优先搜索：遍历图片的每一个像素点，在当前点是样品颗粒像素点的情况下，对当前像素点的四周8个方向进行读取，直到将当前样品颗粒像素点的连通分量即图像中某一块样品颗粒像素点的集合统计完毕，对已经统计过的样品颗粒像素点进行标记防止重复计数，从下一个像素点开始继续判定，直到图片上的所有像素点都遍历完毕，计算每个连通分量所占的像素点数，然后对每个连通分量所占的像素数进行从小到大的排序，由于背景的像素点数比样品颗粒所占的像素点数要多，所以选取排序后数组的中位数，作为一个基本样品颗粒所占的像素点数，然后再通过每个连通分量所占的像素点数除以基本样品颗粒所占的像素点数，求出每个连通分量大概的样品颗粒数，进而得到总的样品颗粒数。