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龍圖騰網(wǎng)恭喜杭州電子科技大學(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)計了一套圖像處理算法，深度結(jié)合了實驗所得出的數(shù)據(jù)，提高不同場景下系統(tǒng)的個性化和適配性。并利用統(tǒng)計學(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)，加快實驗的進(jìn)度。此外，本發(fā)明設(shè)計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)開運算，得到菌落開運算圖像；步驟6、對步驟5所得的開運算圖像進(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3*3方向模板，用8個方向模板在圖像上進(jìn)行卷積運算，得到8個梯度圖像；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與該方向相鄰點的幅值，幅值大的為邊緣點，進(jìn)行非極大值抑制；得到只有一個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)建兩個通道的圖像，第一個通道表示x，第二個通道表示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)行一階差分鏈碼計算以及一階差分鏈碼的歸一化；9-3.依據(jù)拐點在切線處不連續(xù)，曲率連續(xù)的特點，對步驟8所得的輪廓亞像素重建圖像進(jìn)行拐點的提取；9-4.對步驟8所得的輪廓圖像進(jìn)行切點的提取；9-5.根據(jù)步驟9-3、步驟9-4將拐點和切點全部提取出來，將拐點之間用線段連接，切點之間用最小二乘法進(jìn)行橢圓擬合，并統(tǒng)計線段和橢圓弧的數(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.取連通域個數(shù)作為大腸桿菌數(shù)量；10-2.取單個連通域像素總數(shù)，作為對應(yīng)的單個大腸桿菌面積；10-3.取單個連通域的邊界像素總數(shù)，作為對應(yīng)的單個大腸桿菌周長；10-4.取單個連通域的長軸短軸比，作為對應(yīng)的單個大腸桿菌長短比；10-5.取單個連通域的區(qū)域面積與π乘中心點到所有輪廓像素距離的最大值平方之比，作為對應(yīng)的單個大腸桿菌圓形度；10-6.統(tǒng)計單個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。

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