一种菌落的图像采集和识别方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及生物和医学技术领域，其中设及图像的采集和菌落的识别。
【背景技术】
[0002] 菌落计数器技术现在已经从人工、半人工向全自动发展，被广泛地应用于生物和 医学等领域。但在实验过程中，图像的采集需花费很多的时间和精力，传统方法也会使最后 得到的分析结果有较大的误差。因此，随着生物医学的蓬勃发展，菌落计数的发展迫在眉 睫，也有力的推动科学研究的进步。
[0003] 鉴于此，专利申请公开"一种菌落的图像采集和识别系统"提出了一种菌落图片的 采集和识别的方法，应用硬件采集图像，并应用图像处理的算法分析图像的菌落部分并计 数。首先，在电脑终端打开ΕΧΕ应用，并连接好视频拍摄硬件设施或扫描设备;然后，用户调 用电脑终端的拍摄模块获取需要处理的菌落图像信息，同时调节拍摄条件，改善图像的质 量，或者用扫描仪扫描图像信息；最后，操作ΕΧΕ的图像调节模块和培养皿模块W及菌落计 数模块。
[0004] 在国内，由于生物仪器技术还不是很成熟，我国的分析仪器与发达国家相比，在技 术和产业实力水平都面临严峻的形势，国内菌落计数识别系统参差不齐，而国外的系统虽 然功能全面，覆盖面宽，但其成本比较昂贵，技术垄断;若仅使用单一功能，则会造成巨大的 资金浪费。如今随着国内各方的发展，对于高性能现代化分析仪器的需求逐步增加，精准的 菌落计数识别系统是现代先进的计算机手段和图像分析手段的紧密结合的产物，它的发展 和应用将会有力的推动科学研究的进步，为社会带来巨大的经济效益。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的在于提出了一种菌落的图像采集和识别计数方法，旨在运用计算机 手段和图像分析手段相结合的方式，控制硬件拍摄条件，其系统结构如图1所示。
[0006] 该系统由拍摄扫描设备、电脑终端两部分组成。电脑终端控制拍摄扫描设备;所述 拍摄设备是工业级高分辨摄像，扫描设备是基于TWAIN标准的扫描仪;所述电脑终端包括拍 摄终端操作模块、图像调节模块、培养皿识别-菌落计数识别模块;拍摄终端操作模块用W 调节拍摄扫描设备，图像调节模块用W对拍摄扫描设备拍摄的图片进行调节，培养皿识别-菌落计数识别模块用W对图片进行识别、计数处理。
[0007] -种菌落的图像采集和识别计数方法，其步骤包括如下：
[000引S1)点击菌落计数EX姻标，进入ΕΧΕ界面。
[0009] S2)在ΕΧΕ界面上点击相应拍摄图像按钮，如果拍摄扫描设备的连接有问题，提示 "硬件设备连接失败!"；否则进入图像拍摄界面，通过图像调节模块对图像拍摄的过程进行 调节;或者打开拍摄扫描设备的扫描仪对其进行扫描，也能够直接打开现有的菌落图片。
[0010] S3)打开操作的图片后，对图像进行图像调节。其中针对于拍摄效果差的图像选择 性的进行参数调节，所述参数包括图像对比度、明暗度、灰度、均值滤波、中值滤波或是图像 增强。
[0011] S4化XE的菌落图像培养皿的识别。
[0012] S5)EXE的菌落图像中菌落的识别和计数。
[0013] 本发明上述的步骤中，具体实现方法如下：
[0014] S1)中所述的ΕΧΕ图标存放在工程目录下的C/C0L0NYC0UNT文件夹下，所述ΕΧΕ界面 清晰、简洁，由文字信息和功能按钮组成。所述文字信息是"欢迎"和"说明"如何使用ΕΧΕ的 提示信息，所述功能按钮区由常用的功能按钮和特定的功能按钮组成，其核屯、代码是在 ColonyCount/ColonyCount/Mainfrm. cpp 文件中完成，重要部分如下：
[0015]
[0016]
[0017] S2)中所述的"连接硬件设备失败r提示框出现时，表示摄像头没有连接或连接失 败，其示意图如图2所示。如果连接成功，如图3所示，运样设计的更加方便的调节摄像头和 参数。其核屯、代码在ColonyCount/ColonyCount/DlgCamera. cpp中实现的，重要部分如下：
[001 引
[0019]
[0020] 或者打开扫描仪对其进行扫描，通过TWAIN协议，打开扫描对话框，如图5所示，在 文件菜单下进行设置，扫描和导入。其中设置选择相应的扫描仪，如图6所示，扫描后，点击 导入后，图像导入到主窗口。在ColonyCount/ColonyCount/ColonyCountDoc. C卵文件中加 入一下代码： //---调用扫描仪 [002" C化ing S忡;Uh;
[0022]
[0023] S3中所述的"图像调整"示意图如图7所示，其程序设计是通过改变图像的明暗度、 对比度、滤波、图像增强方式来提高图像质量，W便人工观测和后续的识别与处理。在 ColonyCount/ColonyCount/ColonyCountDoc. C 卵文件中加入一下代码：
[0024]
[0025] S4中所述的是对图像进行培养皿识别。由于一般的菌落图像内部具有均匀一致的 灰度值，平皿内背景和平皿外背景的灰度值虽不同，但较均匀。而且菌落和背景图像间的对 比度较大。针对此特点考虑采用阔值分割的方法对其进行二值化使菌落从背景中初步分离 开来，经过对比和实验，使用最大类间方差法。其核屯、代码在ColonyCount/ColonyCount/ ColonyCountDoc.cpp中，实现的具体流程内容及核屯、代码如下：
[0026] //图象灰度处理
[0027] imgGray = new CxImageO；
[0028] imgGra}r-〉Create(nCurWidth，nCurHeight，ILC_C0L0R24，CXIMAGE_F0RMAT_ BMP)；
[0029] im邑Gray_〉Copy(*ima邑e,true,false,false);
[0030] imgGra}f-〉GrayScale();
[0031] imgGra}r-〉Encode(srcImg，size，CXIMAGE_FORMAT_BMP);
[0032] //二值化
[0033] deslmg = new BYTE[size];
[0034] memset(deslmg,255,size)；
[0035] int NumColors = imgGray->GetNumColors()；
[0036] pix= (nCurWi 化 h*8+31 )/3 巧4;
[0037] offset = 54+NumColors*sizeof (RGBQUAD)；
[0038] 二值化后的菌落图像中可知，除了检测出的平皿中的菌落图像外，还可见明显的 看出培养皿边缘图像。运影响了后续计数步骤的进行，故需确实培养皿边缘图像。由于培养 皿边缘是个规则的圆形，采用化U曲变换检测圆的方法来去除平皿边缘图像。如果识别出来 就继续执行，否则给出没有找到培养皿的提示。如图8所示，其核屯、代码如下：
[0039]
[0040] S5中所述的对S4中所得到的培养皿内的图像信息再次进行识别和分析，识别出菌 落并计数。
[0041] 从菌落图像可知，菌落之间存在明显的粘连时，为使后续的计数准确将粘连菌落 进行分割，所述分割采用将距离变换和分水岭算法相结合使用的方法;最后识别出图像如 图9所示，识别结果如图10所示。
[0042] 实施本发明提出的一种菌落图像采集和识别方法，具有W下有益效果：
[0043] (1)本发明所述的菌落图像识别和分析是在电脑终端上安装使用