一種基于菌落形態(tài)特征的菌落自動篩選方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種生物醫(yī)學圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于菌落形態(tài)特征的菌落 自動篩選方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 菌落培養(yǎng)是農(nóng)業(yè)、食品、醫(yī)藥衛(wèi)生分析中進行質(zhì)量檢測以及抗生素類藥品制作中一項基本的工作，而菌落篩選與統(tǒng)計又是其中最重要的一個環(huán)節(jié)。通過菌落篩選可以為制 藥挑選出優(yōu)質(zhì)高產(chǎn)菌種。菌落篩選工作的經(jīng)驗表明，菌落的優(yōu)劣與其生物學特性有一定關(guān) 系，而菌落形態(tài)正是重要的生物學特征之一。以往菌落篩選與統(tǒng)計的工作大都是工作人員 通過肉眼對培養(yǎng)皿的觀察，得到大概的菌落大小、形狀和顏色，進而對菌落進行分類、篩選 和統(tǒng)計。這種做法對工作人員的專業(yè)性要求高、工作繁瑣、具有較強的主觀性、誤差大、重現(xiàn) 性不好。此外，一般菌落篩選所用試驗樣品量往往比較大，傳統(tǒng)的人工篩選的方法周期長、 效率低、工序繁雜，需要一種更為有效的篩選方法。
[0003] 現(xiàn)有方式大多采用全局閾值法作為菌落識別篩選方式，依然存在圖像處理時間 長、對培養(yǎng)基顏色近似的菌落識別率低、誤篩選率較大的缺點。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0004] 本發(fā)明的目的在于針對現(xiàn)在菌落篩選技術(shù)存在的不足，提供一種基于菌落形態(tài)特 征的菌落自動篩選方法，該方法能克服人工觀察的主觀性，不僅提高菌落篩選效率，還能提 高菌落篩選的準確率，具有廣泛的應用前景。
[0005]為達到上述目的，本發(fā)明采用下述技術(shù)方案：
[0006] -種基于菌落形態(tài)特征的菌落自動篩選方法，其步驟為：
[0007] (1).輸入菌落圖像；
[0008] (2).建立菌落圖像像素坐標系同世界空間坐標系的轉(zhuǎn)換模型；
[0009] (3).對上述獲取后的菌落圖像進行預處理，獲取預處理后的菌落圖像；
[0010] (4).對上述處理后的菌落圖像進行圖像二值化處理，得到二值菌落圖像，對二值 菌落圖像按照連通原則分割圖像，分割后得到二值菌落區(qū)域；
[0011] (5).計算二值菌落區(qū)域的形態(tài)特征；
[0012] (6).對上述步驟（5)中獲取的菌落進行篩選。
[0013] 上述步驟⑶中所述預處理包括：對菌落圖像進行圖像灰度化、圖像縮放、圖像濾 波、圖像銳化。
[0014] 上述步驟（5)中所述的計算二值菌落區(qū)域的形態(tài)特征，具體是：分別計算二值菌 落區(qū)域的面積、二值菌落區(qū)域的周長、二值菌落區(qū)域的最大長徑、二值菌落區(qū)域的最小短 徑、二值菌落區(qū)域的形狀特征參數(shù)，其中，
[0015] 所述的計算二值菌落區(qū)域的面積，記為S，其計算式為：
[0017] 式⑴中，
為坐標（X，y)的梯度值，r為設定的 分割閾值；
[0018] 所述的計算二值菌落區(qū)域的周長，記為L，其計算公式為：
[0021] 所述的計算二值菌落區(qū)域的最大長徑，記為〇_，其計算式為：
[0023] 式（3)中，（xa，ya)、（xb，yb)分別為二值菌落區(qū)域的最大長徑兩端端點的坐標；
[0024] 所述的計算二值菌落區(qū)域的最小短徑，記為0_，其計算式為：
[0026] 式（4)中，（xa，ya)、（xb，yb)分別為二值菌落區(qū)域的最大長徑兩端端點的坐標， (Xuyj為二值菌落邊緣上第i個點的坐標；
[0027] 所述的計算二值菌落的區(qū)域的形狀特征具體是分別定義二值菌落的區(qū)域偏心率、 二值菌落的區(qū)域矩形度、二值菌落的區(qū)域形狀參數(shù)，其中，
[0028] 所述的二值菌落的區(qū)域偏心率為橢圓的焦距與主軸長度間距離之比，記為e，其表 達式為：
[0029] e=c/a(5)
[0030] 式（5)中，a為二值菌落的區(qū)域半長徑，a=D_/2，c為二值菌落的區(qū)域焦距，其計 算公式如下：
[0032] 式（6)中，D_為二值菌落的區(qū)域長徑，D_為二值菌落的區(qū)域短徑；
[0033] 所述的定義二值菌落的區(qū)域矩形度，記為R，其表達式為：
[0034] R=S/(Dnax-Dnin) (7)
[0035] 式（7)中，S為二值菌落的區(qū)域面積，D_為二值菌落的區(qū)域長徑，D_為二值菌落 的區(qū)域短徑；
[0036] 所述的二值菌落的區(qū)域形狀參數(shù)，記為C2，其表達式為：
[0037] C2=L2/4jtS(8)
[0038] 式（8)中，S為二值菌落的區(qū)域面積，L為二值菌落的區(qū)域周長。
[0039] 上述步驟(6)中對上述步驟（5)中獲取的菌落進行篩選，具體包括：
[0040] (6-1).預先建立優(yōu)良菌落形態(tài)特征樣本庫，設定樣本庫中的優(yōu)良菌落形態(tài)特征參 數(shù)為優(yōu)良菌落樣本參數(shù)；
[0041] (6-2).將上述步驟（5)中獲取的菌落特征參數(shù)與上述示范樣本庫中優(yōu)良菌落參 數(shù)相比較，當上述步驟（5)中獲取的菌落特征參數(shù)與預選設定的示范樣本庫中菌落參數(shù)匹 配一致時，則認定該菌落為優(yōu)良菌落，篩選出優(yōu)良菌落。
[0042] 本發(fā)明方法與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下顯而易見的突出實質(zhì)性特點和顯著優(yōu)點：
[0043] 本發(fā)明的一種基于菌落形態(tài)特征的菌落自動篩選方法，該方法根據(jù)菌落個體的形 態(tài)特征對菌落進行篩選，并與優(yōu)良菌落形態(tài)特征樣本庫進行比較，以保證菌落的篩選準確 率，因此具有很高的普遍性，同時通過在菌落挑選儀上的大量菌落篩選實驗，證明了本發(fā)明 的方法對菌落篩選的準確性與精密度。因此在生物醫(yī)學圖像處理和生物制藥領(lǐng)域中，均有 廣泛的應用前景。
【附圖說明】
[0044]圖1為本發(fā)明的一種基于菌落形態(tài)特征的菌落自動篩選方法的流程圖；
【具體實施方式】
[0045] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明實施方式做進一步地詳細描述。
[0046] 如圖1所示，本發(fā)明的一種基于菌落形態(tài)特征的菌落自動篩選方法，其具體步驟 如下：
[0047] (1).輸入菌落圖像
[0048] 使用高分辨率攝像頭采集菌落圖像，采集的菌落圖像為彩色數(shù)字圖像，圖像中的 每個像素點用R、G、B三個顏色分量來表征；
[0049] (2).建立菌落圖像像素坐標系同世界空間坐標系的轉(zhuǎn)換模型；
[0050] (3).對上述獲取后的菌落圖像進行預處理，獲取預處理后的菌落圖像，具體包括： 對菌落圖像進行圖像灰度化處理、圖像縮放、圖像濾波、圖像銳化；
[0051] (4).對上述處理后的菌落圖像進行圖像二值化處理，得到二值菌落圖像，對二值 菌落圖像按照連通原則分割圖像，分割后得到二值菌落區(qū)域；
[0052] (5).計算二值菌落區(qū)域的形態(tài)特征，具體為分別計算二值菌落區(qū)域的面積、二值 菌落區(qū)域的周長、二值菌落區(qū)域的最大長徑、二值菌落區(qū)域的最小短徑、二值菌落區(qū)域的形 狀特征參數(shù)，其具體如下：
[0053] 所述的計算二值菌落區(qū)域的面積，記為S，其計算式為：
[0055] 式⑴中，
為坐標（X，y)的梯度值，r為設定的分 割閾值；
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