基于圖像技術(shù)的菌落檢測.pdf

1、菌落圖像的處理與分析在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、醫(yī)療衛(wèi)生等領(lǐng)域均有著廣泛的應(yīng)用。將菌落圖像進行圖像處理,可快速地統(tǒng)計菌落個數(shù)并對其形態(tài)特征進行分析。
　　 圖像分割是菌落圖像處理與分析過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié),菌落形態(tài)分析依賴圖像分割的結(jié)果。因此,圖像分割方法的選擇直接影響到菌落檢測。目前圖像分割的方法眾多,但仍沒有一種方法對所有測試圖像分割效果均為最佳。為此,本文針對菌落圖像自身的特點對菌落進行檢測。處理的過程主要有以下三個步驟:
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2、.菌落圖像預(yù)處理。本文討論了一種基于模糊隸屬度的菌落圖像增強方法對菌落圖像進行預(yù)處理。該算法在結(jié)合模糊隸屬度的基礎(chǔ)上通過選取閾值對圖像中各像素點灰度進行模糊變換實現(xiàn)圖像增強。通過該算法對圖像增強的結(jié)果與常用的圖像增強方法進行實驗比較。結(jié)果表明,該算法能夠更好地增強菌落目標邊界兩側(cè)對比度。
　　 2.菌落圖像分割。本文對空間模糊c均值聚類分割算法進行了改進,討論了快速的空間模糊c均值聚類算法。改進后的分割算法用于菌落圖像分割不僅可

3、以在分割過程中較好地去除噪聲對分割結(jié)果的影響,還降低了時間復(fù)雜度。同時,還可以填補菌落個體中微小孔洞,能夠?qū)⒕鋫€體與背景分離,保持其完整性。
　　 3.菌落圖像分析。本文使用區(qū)域標號與輪廓跟蹤相結(jié)合的方法來對分割后的菌落進行分析。其中輪廓跟蹤的方法在引入方向變量的基礎(chǔ)上,通過對方向變量進行奇偶性判斷來排除部分鄰近點,有效地提高了檢測速度。具體過程如下:首先,對分割后的菌落圖像進行區(qū)域標號；其次,輪廓跟蹤每個連通區(qū)域后使用當(dāng)前標