專利名稱：液體含菌量非染色自動計數(shù)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種在液態(tài)樣本中快速識別細菌或細胞的方法。在大視 場顯微目標識別和低信噪比圖像的目標提取等相關(guān)領(lǐng)域都有應(yīng)用前景。
背景技術(shù)：
液體中細菌或細胞含量的檢測是一項應(yīng)用廣泛的測試技術(shù)，它可以 對食品安全和人體健康狀態(tài)給出定量的參考數(shù)據(jù)，有著重大意義。然而 傳統(tǒng)的計數(shù)方法多采用流式細胞儀對染色后的液體樣本中的特定細胞進 行計數(shù)。這種方法存在如下問題染色劑的污染。過去采用的放射性同位素對操作人員有害，現(xiàn)在熒 光原位雜交技術(shù)采用的熒光試劑依然可以對水體產(chǎn)生污染。染色處理時間長。在較長的處理時間期間，樣本本身會發(fā)生變化， 影響檢驗結(jié)果，數(shù)據(jù)不具備實時性。成本高，成套設(shè)備的核心技術(shù)大多為外國企業(yè)掌握。由于上述種種原因，有些檢驗機構(gòu)改用人工檢測的方法。先對液態(tài) 樣本進行離心，然后人工觀察顯微圖像，數(shù)出細菌個數(shù)。然而此法主觀 因素大，不利于大規(guī)模工業(yè)生產(chǎn)。如果直接換用計算識別又面臨以下難 點因為沒有染色，使得計算機難以提取圖像中細菌的相關(guān)信息。如果顯微圖像視場大，則細菌目標小，有效信息少，噪聲相對較大， 不易識別。如果顯微圖像視場小，則采樣代表性不足，不宜用于總量統(tǒng) 計。人工計數(shù)時習慣于在載玻片上刻上一定大小的方格，以便于計算視 場面積。而在大視場計算機自動識別時這種方格又會對識別的準確度帶 來極大干擾，但是在大視場計算機自動識別時除去方格則不利于操作人 員驗證自動識別結(jié)果的正確性。發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明提供一種液體含菌量非染色自動計數(shù)方法，本發(fā)明的目的是 通過軟件算法對大場景低信噪比的細菌顯微圖像之中的目標區(qū)域的特征 進行提取，實現(xiàn)了通過計算機完成自動計數(shù)的功能。液體含菌量非染色自動計數(shù)方法，是將待處理的細菌圖像存入計算 機，利用軟件對細菌圖像進行自動處理和識別，并將識別結(jié)果存入數(shù)據(jù) 庫。其特征是液體含菌量非染色自動計數(shù)方法的裝置由一個顯微鏡，成 像系統(tǒng)和電子計算機及相應(yīng)的軟件組成。實現(xiàn)液體含菌量非染色自動計 數(shù)方法的步驟如下a、 使用離心機對液體樣本離心后，取樣制成玻片；b、 使用圖像傳感器對載玻片的顯微圖像進行拍攝；c、 對用顯微鏡和CCD取得的圖像先進行中值濾波濾除噪聲；d、 對圖像使用分塊求閾值的方法，對分塊圖像直方圖的函數(shù)進行4 7次多項式擬合，并在所得曲線的基礎(chǔ)上求得各個分塊的閾值；e、 對取得二值圖像的目標連逋區(qū)域進行分割，并確定每個連通區(qū)域的幾何中心；f、對所得圖像數(shù)據(jù)進行逐步排除不是細菌的區(qū)域，如果目標區(qū)域中心點 不為亮點，則首先排除，如果目標區(qū)域之面積不屬于細菌常規(guī)大小的范 圍則排除之，在步驟c的基礎(chǔ)上利用兩個梯度不等的高次導(dǎo)數(shù)模板對目 標連通區(qū)域的鄰域分別進行操作，只要其中之一的結(jié)果可被排除，則排 除之，未被排除的目標區(qū)域即為細菌。


圖l:液體含菌量非染色自動計數(shù)方法處理流程圖。
具體實施方式
根據(jù)說明書附圖1對液體含菌量非染色自動計數(shù)方法作詳細說明如下-1. 待檢測液體采樣。使用離心機對液體樣本離心5到10分鐘后，取 樣，制成玻片。2. 使用CCD相機對載玻片的顯微圖像進行拍照。 使用普通的模擬CCD攝像機即可，使用視頻采集卡采集圖像。3. 對采集來的圖像進行中值濾波慮除噪聲。使用如下公式<formula>formula see original document page 5</formula>
4. 對具體實施方法3中所得圖像進行分塊，對圖像使用分塊求閾值 的方法，對分塊圖像直方圖的函數(shù)進行4 7次多項式擬合，并在所得曲 線的基礎(chǔ)上求得各個分塊的閾值；對于常見的模擬輸入視頻采集卡的分 辯率720X576 —般平均分成4塊或16塊即可。這樣可以避免在同一副圖上因為光照分布不均而造成的統(tǒng)一閾值失效的情況。且算法復(fù)雜度僅 為O(w)，而常見的二維閾值的方案的算法復(fù)雜度為0("2)。5. 然后對具體實施方法4的每個分塊求得每個分塊的直方圖，并提取直方圖最大值兩側(cè)若干點進行四次最小二乘法擬合，所得曲線的最小的大于最大值對應(yīng)灰度的根即為該分塊的閾值?？诖味囗検角€少=/(力=%^+"/^^"+—+^^ + ^)，利用最小二乘法進行擬合，問題歸結(jié)為P+1元函數(shù)的最小值問題2("。，",，…，"p卜t(ap《,,廣'+"。 -:v,)2利用多元函數(shù)求極值的方法可以求得唯一的一組系數(shù)6. 根據(jù)上述閾值得到二值圖像，并將各個分塊合并。對所得的二值 圖像進行區(qū)域分割。并確定每個連通區(qū)域的幾何中心。7. 在各個步驟的基礎(chǔ)上對所得圖像數(shù)據(jù)進行逐步排除不是細菌的 區(qū)域。如果按照具體實施方法6中所得區(qū)域中心點不為亮點，則首先排 除。如果按照具體實施方法6中所得區(qū)域之面積不屬于細菌常規(guī)大小范 圍(0.4-1.4微米的白色單球狀、白色雙球狀和直徑0. 4-1. 4微米、長 1.2-3微米的白色單桿狀、白色雙桿狀)則排除之。在具體實施方法3 的基礎(chǔ)上利用兩個梯度不等的5X5高次導(dǎo)數(shù)模板對目標連通區(qū)域的20 X20領(lǐng)域分別進行操作，只要其中之一的結(jié)果可被排除，則排除之。余 下的就是細菌。<formula>formula see original document page 6</formula>本發(fā)明是利用計算機圖像處理算法對有大量噪聲的低放大倍數(shù)的圖 像中的細菌進行識別和計數(shù)。由于算法設(shè)計時就考慮到了優(yōu)化，所以在主頻800MHz和128M運行Windows XP的機器上就可以流暢運行，并 可以方便的移植到嵌入式系統(tǒng)之中。能實現(xiàn)對液體中含菌量的快速檢測。 該方法無需使用任何形式的染色試劑，主要依靠模式識別的方法利用軟 件處理樣本數(shù)字圖像中的小目標細菌。并發(fā)明了一種高效的算法，使得 該方法具有成本低，速度快和環(huán)保等突出特點。
權(quán)利要求
1. 一種對液體含菌量非染色自動計數(shù)方法，其特征是該方法的裝置由一個顯微鏡，成像系統(tǒng)和電子計算機及軟件組成；實現(xiàn)液體含菌量非染色自動計數(shù)方法的步驟如下a、使用離心機對液體樣本離心后，取樣制成玻片；b、使用圖像傳感器對載玻片的顯微圖像進行拍攝；c、對用顯微鏡和CCD取得的圖像先進行中值濾波濾除噪聲；d、對圖像使用分塊求閾值的方法，對分塊圖像直方圖的函數(shù)進行4～7次多項式擬合，并在所得曲線的基礎(chǔ)上求得各個分塊的閾值；e、對取得二值圖像的目標連通區(qū)域進行分割，并確定每個連通區(qū)域的幾何中心；f、對所得圖像數(shù)據(jù)進行逐步排除不是細菌的區(qū)域，如果目標區(qū)域中心點不為亮點，則首先排除，如果目標區(qū)域之面積不屬于細菌常規(guī)大小的范圍則排除之，在步驟c的基礎(chǔ)上利用兩個梯度不等的高次導(dǎo)數(shù)模板對目標連通區(qū)域的鄰域分別進行操作，只要其中之一的結(jié)果可被排除，則排除之，未被排除的目標區(qū)域即為細菌。
全文摘要
一種對液體含菌量非染色自動計數(shù)方法，本發(fā)明涉及一種在液態(tài)樣本中快速識別細菌或細胞的方法。能實現(xiàn)對液體中含菌量的快速檢測。該方法無需使用任何形式的染色試劑，主要依靠模式識別的方法利用軟件處理樣本數(shù)字圖像中的小目標細菌。并發(fā)明了一種高效的算法，使得該方法具有成本低，速度快和環(huán)保等突出特點。
文檔編號G01N15/12GK101231229SQ200710051388
公開日2008年7月30日 申請日期2007年1月26日 優(yōu)先權(quán)日2007年1月26日
發(fā)明者侃 劉, 剛 劉, 吳士宏, 李德華, 沈志偉, 石碧瑩, 董莉萍, 趙化平, 趙秀忠, 靜 魯 申請人:華中科技大學;中國農(nóng)業(yè)機械化科學研究院機電技術(shù)應(yīng)用研究所