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基于理想圖像重建的菌落檢測算法
來源: | 作者: | 發布時間:2014-4-15 18:05:52

基于理想圖像重建的菌落檢測算法
孫琪,楊兆選,鹿凱寧
基金項目:教育部博士點基金(20090032110028);國家自然科學基金(61100124,21106095,60976001);天津市應用基礎與前沿技術研究計劃項目(10JCYBJC25500);2011 年和2010 年天津大學自主創新基金

作者簡介:孫琪,(1988-),女,研究生,主要研究方向:模式識別.
(天津大學電子信息工程學院,天津 300072)
摘要:本文提出了一種基于理想圖像重建的菌落檢測算法。不同于傳統的基于目標檢測思路的菌落檢測方法,該方法將菌落檢測問題轉化為圖像分割問題,并且為了解決傳統圖像分割算法在自適應閾值選擇上的困難,該方法通過非均勻光照偏差的消除來重建理想的菌落圖像,使得重建后的理想圖像中菌落對應的高亮度區域和背景對應的低亮度區域具有較高的類間差和較低的類內差,從而可以采用簡單的自適應閾值選擇算法進行重建理想圖像的二值化和菌落的檢測。大規模的實驗證明了該算法的準確性和高效性。
關鍵詞:理想圖像重建;圖像分割;形態學;菌落檢測
Ideal Image Reconstruction-Based Bacteria Colony Detection Method
SUN Qi, YANG Zhaoxuan, LU Kaining
(School of Electronic Information Engineering,Tianjin University, TianJin 300072)
Abstract: This paper proposes a novel bacterium colony detection method based on adaptive ideal image reconstruction. Distinct from traditional object detection-based methods for bacteria colony identification, the proposed method accomplishes this problem in the way of image segmentation. To overcome the challenges in threshold selection, this method reconstructs ideal bacteria colony image by eliminating the bias of illumination. Specifically, in the reconstructed ideal image bacteria regions correspond to high intensity parts and the backgrounds lie in relatively low intensity parts. Consequently, the reconstructed image can be conveniently binaried with adaptive image segmentation methods, like Ostu’s method and so on, and bacteria colony can be easily detected. Large-scale experiments show the accuracy and efficiency of the proposed method.
Keywords: Ideal image restoration; image segmentation; morphology; bacteria colony detection

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