刘娣琴
(甘肃畜牧工程职业技术学院 武威 733006)
动物感染寄生虫后虫卵会随着粪便排出体外[1],粪便检查不仅是判定动物感染寄生虫病的方法,同时也是评价驱虫效果的方法。目前粪便虫卵检查常采用显微镜和肉眼识辨的方法,不仅操作繁琐、识别误差随检验人员的经验和状态而异,而且缺乏客观性和精确性,检验标本图像、数据和结果不便于存储、重现和检索,不适应现代科技信息化发展的需求。随着计算机数字图像处理技术的发展,在各学科得到了广范应用,本论文采用MATLAB数字图像处理工具箱提供的函数对虫卵数字图像进行处理,最后将提取的虫卵几何特征与数据库中的数据比对,从而能达到快速分析虫卵种类的目的。
1.1 获取虫卵数字图像采用漂浮法或沉淀法制备虫卵标本片,显微镜观察(放大倍数10×10)找到虫卵后用CCD(300万像素)捕获虫卵数字图像并保存于计算机。应用MATLAB软件数字图像处理工具箱的imcrop() 函数对原始图像进行裁剪,程序如下:I=imread(D:论文虫卵图.bmp);%读入虫卵图I1=imcrop(I);%裁剪图像
1.2 虫卵数字图像转换为二值图MATLAB数字图像处理工具箱提供的函数只能提取二值图像(黑白图)的几何特征,本文采用edge()函数调用canny算子进行图像边缘检测[2]和形态学处理方法将彩色图像转换为二值图像,程序如下:
1.3 提取虫卵几何特征首先应用图像处理工具箱中的bwlabel()函数对虫卵二值图像进行连通分量提取,并进行彩色图像标注[3],接着用regionprops()函数提取面积(Area)、长轴(MajorAxisLength)、短轴(MinorAxisLength)和周长(Perimeter)等虫卵几何参数,并计算圆形度程序如下:
1.4 分析虫卵种类将提取的虫卵特征与已建立的数据库中的虫卵特征比对,判定虫卵类型。
2.1 获取虫卵数字图像利用显微成像系统获取的虫卵数字图像,见图1,从图中可看出除虫卵外还有一些杂质和异物,对后期的特征提取有影响。裁剪后的图像(见图2)可除去绝大多数非虫卵目标成分,同时图像变小后可提高MATLAB的运算速度。
图1 虫卵原始图像Fig.1 Original egg image
图2 裁剪图Fig.2 Cut image
2.2 虫卵数字图像转换为二值图Canny算子能检测到虫卵图像的完整边缘(见图3);用imdilate()膨胀函数处理后边界线增粗,虫卵变大,但内部仍然有孔洞存在(见图4);经imfill()函数处理后可将虫卵内部孔洞完全填充(见图5),但二值图像中仍然有非虫卵目标存在;用imclearborder()函数处理后非虫卵目标被删除(见图6) ;用imerode()腐蚀函数处理能使虫卵边界恢复到原来位置(见图7),因为膨胀处理时有所增加。经过上述一系列形态学处理后可见虫卵数字图像转换为只含有虫卵目标的二值图像,且并不改变原来物体的面积等形态参数。
图3 边缘图Fig.3 Boundary image
图4 膨胀图Fig.4 Dilated image
图5 虫卵填充图Fig.5 Binary image with fi lled holes
图6 删除边界图Fig.6 Cleared border image
图7 虫卵腐蚀图Fig.7 Eroded image
图8 彩色标记图Fig.8 RGB-labeled image
表1 虫卵几何特征(像素)Table 1 Geometrical characteristics of egg (pixel)
2.3 提取虫卵几何特征从彩色标记图像(见图8)可看出图像中只包括虫卵和背景两个内容,提取的特征即为虫卵的几何特征(见表1)。
2.4 分析虫卵种类根据比对发现被检虫卵特征与细颈线虫卵特征相符,说明该虫卵为细颈线虫卵。
本论文中所用图像虫卵边缘比较清晰,但由于有些家畜寄生虫卵卵壳较薄,且所处环境杂质和异物比较多,再加上显微成像系统的品质低劣等客观原因可能导致获取的虫卵数字图像清晰度和干净度都不高,针对这些现象可首先应用平滑和锐化函数消除杂质异物干扰和增强边缘[5],否则检测不到虫卵的完整边缘就不能提取虫卵的几何特征。
MATLAB采用像素法计算出的周长、面积、长轴和短轴均为像素值,并非寄生虫书籍上所列出的长宽微米概略值,但作者将像素值与显微镜测微尺所测数据比较后发现,像素值正好是虫卵实际大小(单位为μm)的3倍。
采用MATLAB图像处理技术识别虫卵的方法比传统方法更具客观性和精确性,且标本图像、数据进行存储后可随时重现和检索。如果事先没有建立常见虫卵的几何特征数据库,也可以参照教科书上的数据最终达到识别的目的。该方法所需设备(显微成像系统、计算机和MATLAB软件)要求不高,基层兽医站、科研机构和院校都可推广使用。
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