专利名称：一种对显微图像中圆形藻类定位的方法
技术领域：
本发明涉及一种藻类的定位，尤其是涉及一种对显微图像中圆形藻类定位的方法。
背景技术：
藻类是一类广泛分布于各类生境的单细胞生物，对生态系统的平衡起着至关重要 的作用。它是地球海洋初级生产力的主要组成部分。除此之外，藻类许多领域都有广泛的应 用，如水质检测([l]Prygiel J，Coste M，Bukowska J. Review of the major diatom—based techniques for thequality assessment of continental surface waters.In :Use of algae for monitoring rivers, PrygielJ， Coste M， Bukowska J. (eds)， Agence de 1' Eau Artois-Picardie， Douai， France. 1998 :224-238 ;[2]Kelly MG. Water quality assessment by algal monitoring. In :The handbook of environmentalmonitoring， F. Burden, I. Mckelvie， A. Guenther and U. Fo :rstner (eds) ， McGraw_Hill， New York)、 养殖、石油勘探、纟内米技术([3] Ryan WD， Richard G， Star Trek r印licators and diatom薩otechnology [J] Trends in Biotechnol， 2003， 21 :325-328)和赤潮预报等，这 些应用都离不开对藻类图像的处理。 在与人类生产生活更密切相关的浮游类型藻类中，外形轮廓为圆形的藻类所占的 比重非常大，如硅藻的中心纲，其大部分种类都具有圆形外形，对于该类型的微藻，仅通过 外形特征进行分类显然不可能，只能通过藻体的纹理特点进行分类判断。对藻体纹理进行 处理的一个不可逾越的环节是藻体轮廓的精确定位。 对硅藻纳米工程技术中，在硅藻芯片处理的一个重要环节也是藻体的精确定位。
然而，在实际的操作环境中，由于各种现实条件的限制，传统的图像处理方法只能 对藻体所在区域进行粗略定位，首先显微图像的噪声点较多，传统的检测边缘的模板，如 Prewitt， Roberts, Sobel等受噪声影响大，而灰度阈值分割又受显微图像光源影响很大，显 微图像常见的照明光源的方向性问题也容易产生光照不平衡的效果，使该方法的分割成功 率也无法满足要求；影响轮廓曲线的还有杂质或水泡对藻体边缘的遮挡。此外，藻体在生长 过程中形成的纹理方向也使得边缘提取往往出现伪轮廓。所以，传统的藻体分割方法如阈 值分割和轮廓提取等可以实现对藻体大致轮廓的提取，但是边缘会出现大量的毛剌、缺刻 和突起，即使通过一定的轮廓平滑手段进行加工，所获得的藻轮廓也是一个不规则现状。
通过大量的文献检索表明，大量对藻类图形的图像分割方法往往基于无先验知识 背景的简单操作，基于藻体现状先验信息，通过校正手段对预分割轮廓进行校正的方法还 未见报道。本发明的目的在于提供一种针对圆形藻类的精确定位方法，它主要基于对圆形 藻体的判断的先验信息，结合初步定位的藻体轮廓，进行二次校正，最终形成藻体区域定 位，为藻类自动识别的纹理特征提取处理，或藻类纳米工程后续操作，提供精确的操作前 提。该方法能够在相当大的程度避免简单图像分割手段形成的缺刻和突起，具有较高的可 操作性。
发明内容
本发明的目的是提供一种对显微图像中圆形藻类定位的方法。
本发明包括以下步骤 1)用显微镜及图像采集设备建立原始微藻图像数据库并装入计算机，其中每幅原 始藻类图像的分辨率至少达到100X100 ; 2)通过阈值分割和canny边缘检测等常规计算机图像分割技术，提取目标微藻的 藻体大致所在区域，得到预定位轮廓A ; 3)通过常规的圆度判断方法和周长面积比值法对轮廓A进行圆度判断；所述常规 的圆度判断方法如轮廓标记图法等。 4)如果轮廓A的圆度在容忍范围内，基于轮廓A进行hough变换或曲线拟合，得到 修正的轮廓B，即最终的圆形藻类定位。 本发明所基于的原理是传统的图像处理方法可以对藻体区域进行初步分割，得 到大致所在区域，影响传统的图像处理方法准确定位藻体轮廓的因素是多方面的，包括噪 音、图像光源、杂质遮挡和藻体内部的纹理轮廓等。本发明通过对预分割轮廓进行圆度判 断，获得该藻体为圆形的先验信息，并以此先验信息对原有的轮廓进行拟合校正，获得更精 确的定位。实际上，本发明基于的前提是藻类形状是规则的，基本不存在高度接近圆形的不 规则形状，而且轮廓提取获得的大部分轮廓线是正确的。本发明通过更高层的形状先验信 息指导轮廓提取，通过拟合的方式将偏差点排除，得到更好的分割结果。
图l为本发明对一幅圆形微藻显微图像的定位过程图。其中A为原始图像，B为该 图的初步分割后图像，C为分割校正后的图像白线代表分割结果；左栏为琼氏圆筛藻，中、 右栏为爱氏辐环藻。
具体实施例方式
下面结合实施例对本发明的技术方案作进一步的说明。 1)在显微镜和高精度数码摄像装置下拍摄10种圆形藻类显微单藻图片，并对其 进行灰度化处理(图1A) 2)通过采用自动阈值分割技术，提取目标微藻的藻体所在区域得到初步轮廓(图 IB) 3)采用稳健最小二乘法对初步轮廓进行曲线拟合(DuMouchel， 1989)，该方法实 质是一 种选权迭代最小二乘过程，通过降低异值点的权重方法达到减少异值点的影响。
本发明对藻类图像进行预分割，对预分割的轮廓进行圆度判断，若预分割的结果 认为该藻体接近圆形，则通过判断该藻为圆形的先验知识，通过预分割轮廓进行校正，得到 一个精确的圆形轮廓，并以此圆形轮廓作为藻体定位依据。
权利要求
一种对显微图像中圆形藻类定位的方法，其特征在于包括以下步骤1)用显微镜及图像采集设备建立原始微藻图像数据库并装入计算机，其中每幅原始藻类图像的分辨率至少达到100×100；2)通过阈值分割和canny边缘检测的计算机图像分割方法，提取目标微藻的藻体大致所在区域，得到预定位轮廓A；3)通过圆度判断方法和周长面积比值法对轮廓A进行圆度判断；4)如果轮廓A的圆度在容忍范围内，基于轮廓A进行hough变换或曲线拟合，得到修正的轮廓B，即最终的圆形藻类定位。
2. 如权利要求1所述的一种对显微图像中圆形藻类定位的方法，其特征在于所述圆度 判断方法为轮廓标记图法。
全文摘要
一种对显微图像中圆形藻类定位的方法，涉及一种藻类的定位。提供一种对显微图像中圆形藻类定位的方法。用显微镜及图像采集设备建立原始微藻图像数据库并装入计算机，其中每幅原始藻类图像的分辨率至少达到100×100；通过阈值分割和canny边缘检测等常规计算机图像分割技术，提取目标微藻的藻体大致所在区域，得到预定位轮廓A；通过常规的圆度判断方法和周长面积比值法对轮廓A进行圆度判断；所述常规的圆度判断方法如轮廓标记图法等。如果轮廓A的圆度在容忍范围内，基于轮廓A进行hough变换或曲线拟合，得到修正的轮廓B，即最终的圆形藻类定位。
文档编号G01B11/24GK101694721SQ200910112618
公开日2010年4月14日 申请日期2009年10月1日 优先权日2009年10月1日
发明者杨晨晖, 梁君荣, 罗金飞, 陈长平, 骆巧琦, 高亚辉 申请人:厦门大学;