基于MATLAB的细菌图像处理方法研究

盐城工业职业技术学院 董荣伟

基于MATLAB的细菌图像处理方法研究

盐城工业职业技术学院 董荣伟

针对干扰细菌图像成像的因素较多，导致无法直接获取或定量分析细菌数量的问题，本文重点研究基于MATLAB的细菌图像处理方法，包括：细菌图像去除背景、彩色图像灰度化、图像分割、特征提取等，通过对比分析处理效果，选定合适的处理方法，从而为后续细菌定性或定量分析提供一定的技术支持。

细菌图像；MATLAB；图像处理

引言

随着我国经济的飞速发展，各行各业出现众多新技术识别或检测物件的缺陷，其中由于细菌（大肠杆菌）体积小、易培养的特点，频繁被用来检测物件缺陷，利用穿透物件的细菌量的多少来评判物件的损坏程度，故需要定量分析细菌；此外，由于MATLAB可实现数据可视化，用户可通过使用函数工具箱自由设计、编写命令流，实现图像处理的自由化和交互式操作[1]，本文利用MATLAB对细菌SEM图像的处理方法进行研究，旨在为后续细菌定量分析奠定基础。

1 图像预处理

1.1 图像去背景处理

显微镜获取的细菌图像通常会存在细菌颜色与背景颜色相近、显微镜的污渍斑点、背景强度不平衡等问题，需要借助代数运算将目标物体与背景区分开来，并去除背景，本文经过对比分析，选用减法运算进行处理，效果如图1所示。

图1 去除背景后的图像

1.2 图像灰度化与图像反转

CCD摄像头拍摄的图像为rgb图像，参考本文显微图像的具体情况，本文选用加权平均法对rgb彩色图像灰度化[2]；同时为了获得较好的视觉效果，需要对目标区域作进一步增强处理，本文采用图像反转处理方法，处理后效果如图2所示。

图2 灰度化与图像反转后的图像

1.3 图像灰度增强

提取细菌特征前必须获取具有二值化图像。一般细菌图像的目标物体与背景灰度差别不大，不利于目标物体的分割。常用的图像灰度增强的方法有线性灰度变换、分段线性灰度变换、直方图均衡化等，经过对比分析，采用直方图均衡化方法增强图像中目标物体与背景的灰度差别，效果如图3所示。

图3 经灰度直方图均衡后的图像

2 图像二值化

二值化处理过程中首先需要确定阈值T，通过阈值计算方法确定一个阈值，然后对图像像素进行扫描，当像素值小于等于该阈值时，将该像素的灰度值设置为0，否则灰度值设置为1。在灰度图像中黑色用0表示，白色用255表示，阈值T就是一个分界点，比它大就是白，比它小就是黑。本设计中以0表示背景，1表示目标图像。图像的光线变化比较大，采用Ostu算法[3]计算图像二值化阈值后效果如图4所示。

图4 二值化效果图

3 图像特征提取

本文采用基于数学形态学的方法进行边界提取，数学形态学的基本运算方法是膨胀与腐蚀，并结合区域填充算法对图像做进一步处理，效果如图5所示。细菌的几何特征参数包括目标物体的周长、形状因子等，且都是以图像边界的提取为基础，本文依据形态学算法中的边界提取计算方法，完成边界提取，效果如图6所示。

图5 区域填充效果图

图6 边界提取效果图

4 结束语

本文主要介绍了对细菌图像的处理方法，首先对细菌显微图像进行预处理，包括细菌图像去除背景、图像灰度化和图像反转、图像灰度增强，之后对细菌图像进行分割与特征提取，并取得了很好的效果，可以满足后续细菌定量分析的需求。

[1]邓巍,丁为民,张浩.MATLAB在图像处理和分析中的应用[J].农机化研究,2006(06):194～198.

[2]吴国瑞.基于图像处理的杂草种类识别技术研究[D].西北农林科技大学,2009.

[3]苟中魁,张少军,李忠富等.一种Otsu阈值法的推广—Otsu双阈值法[J].机械,2004(07):12～14.

董荣伟，男，1989年出生，江苏盐城人，硕士研究生，研究方向：计算机智能控制及无线传感网络。