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1、第27卷第4期大连海洋大学学报Vol.27No.42012年8月JOURNALOFDALIANOCEANUNIVERSITYAug.2012文章编号:2095-1388(2012)04-0368-05基于图像处理技术的海洋微藻数量统计方法1、231、2郭显久,张国胜,耿春云摇摇(1.大连海洋大学信息工程学院,辽宁大连116023;2.辽宁省海洋信息技术重点实验室,辽宁大连116023;3.大连海洋大学海洋科技与环境学院,辽宁大连116023)摘要:根据海洋微藻显微图像的特点,利用图像处理技术给出了自动统计海
2、洋微藻数量的方法。该方法首先对微藻图像进行小波去噪,并对去噪后的图像通过形态学的膨胀运算进行增强;然后利用最大类间方差法和形态学的开运算对增强后的图像进行分割;最后对分割后的二值图像进行微藻区域标记,统计出在图像中的微藻数量,进而计算出水体中微藻的浓度。利用本文中所给出的方法编写了海洋微藻数量自动统计软件,仿真试验结果表明,该方法有效、可行。关键词:海洋微藻;图像处理;微藻数量统计;最大类间方差法中图分类号:Q949郾2摇摇摇摇文献标志码:A摇摇海洋微藻在海洋中占有重要位置,它不仅可为态学膨胀和腐蚀算法以及
3、空洞填充方法对图像进行海洋生物提供丰富的食物来源,也可反映海洋水体分割,最后运用中值滤波去除微小杂质干扰。这种富营养化及水质污染的状况,因此,国内外广泛使方法虽然能够较好地完成微藻图像的分割,但其算用微藻种类和数量作为海洋生态环境监测、水质污法较复杂,需要对分割后的图像进行多次后续处染评价的重要指标。目前,海洋微藻的监测主要由理。为此,本研究中对上述方法进行了改进,主要专业人员在显微镜下对样品进行人工辨别、分类、是运用形态学的膨胀算法对灰度微藻图像进行增计数,其工作量大、速度慢、效率低。为此,通过强,运用最
4、大类间方差法和形态学开运算法对增强实时提取海水微藻显微图像,运用数字图像处理技后的图像进行分割。通过试验证明,本研究中所给术,编制一个快速、准确的微藻数量自动统计软出的海洋微藻数量自动统计方法具有算法简单、分件,检测海域中所含微藻的种类和数量,这对微藻割效果好等特点。[1-3]生物发展的早期监测、预报具有重要的意义。1摇微藻自动检测系统的构成微藻的自动识别和定量方法主要有吸收光谱法、荧光光谱法、液相色谱法、流式细胞仪、分子1郾1摇系统硬件的构成[4]技术等,但这些方法大多过程繁琐,严重依赖于系统的硬件构成框
5、图如图1所示。将微藻样本微藻的生理状态,且分辨率不高。基于显微图像特加入载玻片上,利用固定在显微镜目镜端的CCD征的自动识别方法具有使用便捷、成本低廉、分类数码相机通过显微镜以恒定的放大倍率获取载玻片结果精确、过程直观、易与传统手段结合等特点。上的微藻图像,将所采集的图像存储到计算机,供国内对微藻显微图像识别的研究近几年发展很后期处理及统计使用。[5-8]快,然而,大部分研究只局限于少数种类上。本研究中,作者通过对微藻显微图像的特点进行研1郾2摇系统软件的构成究,给出了基于图像处理技术的海洋微藻数量自动系统
6、的软件流程框图如图2所示。统计方法,并根据被检测的样本量,计算出水体中为完成对微藻图像中微藻数量的统计,需要对[9][10]所含微藻浓度。于晓静、郭显久等给出了微微藻图像进行如下处理:彩色图像转换为灰度图藻数量自动统计方法,他们利用直方图均衡化方法像,图像增强与图像分割,最后利用分割出来的藻对图像进行增强,采用Prewitt边缘检测算子、形摇收稿日期:2012-04-20摇基金项目:辽宁省海洋与渔业厅计划项目(2011027);大连海洋大学博士启动基金资助项目摇作者简介:郭显久(1963-),男,博士,教授
7、。E-mail:gxj@dlou郾edu郾cn第4期摇摇摇摇摇摇摇摇摇郭显久,等:基于图像处理技术的海洋微藻数量统计方法369割。为保障正确统计微藻数量,必须对采集到的微藻图像进行去噪与增强处理。图1摇系统硬件构成框图Fig郾1摇Blockdiagramofthesystemhardware图2摇系统软件流程框图Fig郾2摇Blockdiagramofthesystemsoftware类区域进行微藻数量统计,并根据样本量计算出微图4摇新月菱形藻显微图像的灰度直方图藻浓度。Fig郾4摇Agrayhistogr
8、amofalgaNitzschiaclosterium2摇彩色图像转换为灰度图像3郾1摇微藻图像的去噪通过显微镜和CCD数码相机获得的图像是彩[12-13]利用Donoho等提出的小波收缩方法对图色图像,由于对彩色图像处理时,存在计算量大、像进行去噪。该方法的基本原理是:首先对信号进软件运行速度慢等问题,鉴于本研究中只统计显微行小波变换,然后对小波系数进行阈值收缩,最后图像中微藻的数量,而不涉及藻类识别问题,因进
