杭州電子科技大學(xué)徐瑩獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州電子科技大學(xué)申請的專利一種大腸桿菌輪廓的精確提取及識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN114648511B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202210313888.9,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06T7/00;該發(fā)明授權(quán)一種大腸桿菌輪廓的精確提取及識別方法是由徐瑩;于駿;孫樂圣設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-03-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。
本一種大腸桿菌輪廓的精確提取及識別方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種大腸桿菌輪廓的精確提取及識別方法;本發(fā)明依靠計(jì)算機(jī)視覺的圖像處理技術(shù),結(jié)合大腸桿菌的幾何特性,針對性地設(shè)計(jì)了一套圖像處理算法,深度結(jié)合了實(shí)驗(yàn)所得出的數(shù)據(jù),提高不同場景下系統(tǒng)的個(gè)性化和適配性。并利用統(tǒng)計(jì)學(xué)的算法,從培養(yǎng)皿復(fù)雜的大腸桿菌形態(tài)圖像中將大腸桿菌形態(tài)的輪廓特征提取出來,從而方便了使用者統(tǒng)計(jì)信息,在大量的圖像分析中減少了使用者的操作負(fù)擔(dān),加快實(shí)驗(yàn)的進(jìn)度。此外,本發(fā)明設(shè)計(jì)一種輪廓亞像素重建算法,在不改變硬件的前提下,提高圖像的分辨率,使系統(tǒng)的輪廓變得更加細(xì)致,從而能夠精確地提取輪廓。同時(shí)本發(fā)明采用自適應(yīng)雙閾值二值化來處理二值化過程中的手動調(diào)參,使系統(tǒng)更加智能和高效。
本發(fā)明授權(quán)一種大腸桿菌輪廓的精確提取及識別方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種大腸桿菌輪廓的精確提取及識別方法,其特征在于:包括以下步驟:步驟1、采集被識別的大腸桿菌形態(tài)圖像;步驟2、對步驟1所得的大腸桿菌形態(tài)圖像進(jìn)行預(yù)處理,得到預(yù)處理圖像;預(yù)處理的具體過程為:2-1.對步驟1所得的大腸桿菌形態(tài)圖像使用分量權(quán)重法進(jìn)行灰度化,其中三通道形態(tài)圖像得到單通道形態(tài)灰度圖像;2-2.對步驟2-1所得的形態(tài)灰度圖像進(jìn)行背景校正,得到形態(tài)背景校正圖像;2-3.對步驟2-2所得的形態(tài)背景校正圖像進(jìn)行雙邊濾波,得到大腸桿菌形態(tài)雙邊濾波灰度圖像;雙邊濾波方法具體為將空間域核與顏色域核疊加得到雙核;用雙核對被識別圖像進(jìn)行濾波;2-4.對步驟2-3所得的大腸桿菌形態(tài)雙邊濾波灰度圖像進(jìn)行直方圖均衡化增強(qiáng),得到大腸桿菌形態(tài)灰度增強(qiáng)圖像;2-5.對步驟2-4所得的大腸桿菌形態(tài)灰度增強(qiáng)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)梯度變換;得到大腸桿菌形態(tài)學(xué)梯度變換圖像g;步驟3、對步驟2所得的預(yù)處理圖像進(jìn)行自適應(yīng)雙閾值二值化,得到二值圖像;步驟4、對步驟3所得的二值圖像進(jìn)行區(qū)域填充,得到填充圖像;步驟5、對步驟4的填充圖像進(jìn)行兩次形態(tài)學(xué)開運(yùn)算,得到菌落開運(yùn)算圖像;步驟6、對步驟5所得的開運(yùn)算圖像進(jìn)行黏連分割,得到黏連分割圖像;步驟7、對步驟6所得的黏連分割圖像進(jìn)行輪廓繪制并進(jìn)行計(jì)數(shù),得到輪廓圖像;步驟8、將步驟7所得的輪廓圖像進(jìn)行亞像素重建,得到輪廓亞像素重建圖像;進(jìn)行輪廓亞像素重建的具體步驟為:8-1.對步驟7所得的輪廓圖像進(jìn)行灰度化;8-2.灰度化后的輪廓圖像進(jìn)行梯度檢測;梯度檢測包含幅值和方向,設(shè)置8個(gè)3*3方向模板,用8個(gè)方向模板在圖像上進(jìn)行卷積運(yùn)算,得到8個(gè)梯度圖像;模板的方向就是梯度方向和X軸的夾角;8-3.通過梯度方向上的變化規(guī)律,在3*3的鄰域中根據(jù)梯度的方向比較中心點(diǎn)與該方向相鄰點(diǎn)的幅值,幅值大的為邊緣點(diǎn),進(jìn)行非極大值抑制;得到只有一個(gè)像素寬度的單像素邊緣;8-4.對步驟8-3所得的單像素邊緣進(jìn)行多項(xiàng)式插值,得到亞像素邊緣;8-5.對步驟8-4得到的邊緣亞像素坐標(biāo)進(jìn)行存儲,創(chuàng)建兩個(gè)通道的圖像,第一個(gè)通道表示x,第二個(gè)通道表示y,x通道存儲像素值,y通道存儲的是亞像素坐標(biāo);8-6.對步驟8-5所得的各個(gè)亞像素輪廓分別進(jìn)行繪制連接;步驟9、對步驟8所得的輪廓亞像素重建圖像進(jìn)行輪廓分割,得到輪廓分割圖像;進(jìn)行輪廓分割的具體流程為:9-1.對步驟8所得的輪廓亞像素重建圖像進(jìn)行鏈碼標(biāo)記;9-2.對步驟9-1中的鏈碼進(jìn)行一階差分鏈碼計(jì)算以及一階差分鏈碼的歸一化;9-3.依據(jù)拐點(diǎn)在切線處不連續(xù),曲率連續(xù)的特點(diǎn),對步驟8所得的輪廓亞像素重建圖像進(jìn)行拐點(diǎn)的提取;9-4.對步驟8所得的輪廓圖像進(jìn)行切點(diǎn)的提取;9-5.根據(jù)步驟9-3、步驟9-4將拐點(diǎn)和切點(diǎn)全部提取出來,將拐點(diǎn)之間用線段連接,切點(diǎn)之間用最小二乘法進(jìn)行橢圓擬合,并統(tǒng)計(jì)線段和橢圓弧的數(shù)量;得到輪廓分割為直線段、橢圓弧段的圖像;9-6.對步驟9-5所得的直線段和橢圓弧段進(jìn)行繪制;步驟10、提取大腸桿菌的輪廓特征;提取輪廓特征的具體過程為:10-1.取連通域個(gè)數(shù)作為大腸桿菌數(shù)量;10-2.取單個(gè)連通域像素總數(shù),作為對應(yīng)的單個(gè)大腸桿菌面積;10-3.取單個(gè)連通域的邊界像素總數(shù),作為對應(yīng)的單個(gè)大腸桿菌周長;10-4.取單個(gè)連通域的長軸短軸比,作為對應(yīng)的單個(gè)大腸桿菌長短比;10-5.取單個(gè)連通域的區(qū)域面積與π乘中心點(diǎn)到所有輪廓像素距離的最大值平方之比,作為對應(yīng)的單個(gè)大腸桿菌圓形度;10-6.統(tǒng)計(jì)單個(gè)大腸桿菌的輪廓直線和橢圓弧數(shù)量;步驟11、根據(jù)步驟10得到的大腸桿菌的輪廓特征,進(jìn)行大腸桿菌形態(tài)分析;進(jìn)行大腸桿菌形態(tài)分析的具體流程為:11-1.若大腸桿菌的面積大于100或周長大于40,則判斷大腸桿菌的長短比是否大于3且小于10;11-2.若否,則判定為雜質(zhì),若是,則判斷大腸桿菌的輪廓中直線數(shù)量是否大于1且橢圓數(shù)量是否大于2;11-3.若是,將其判定為被抑制的大腸桿菌;若否,將其判定為已耐藥的大腸桿菌;11-4.若大腸桿菌的面積小于100且周長小于40,則判斷大腸桿菌的圓形度是否大于0.5;11-5.若是,則判定為被抑制的大腸桿菌;若否,則判定為雜質(zhì);取被抑制的大腸桿菌與大腸桿菌的總數(shù)量的比值,作為大腸桿菌的抑制率。
如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人杭州電子科技大學(xué),其通訊地址為:310018 浙江省杭州市下沙高教園區(qū)2號大街;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。
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