[发明专利]一种基于图像处理的牛奶体细胞计数方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种利用计算机技术和数字图像处理技术实现的智能计数方法，特别涉及一种基于图像处理的牛奶体细胞计数方法。

背景技术

牛奶体细胞数是指每毫升牛奶中的细胞总数，多数是白细胞，通常由巨噬细胞、淋巴细胞、多形核嗜中性白细胞等组成，约占牛奶体细胞数的95％，其余是乳腺组织死去脱落的上皮细胞。在正常情况下，牛奶中体细胞数较少。当奶牛乳房外伤或发生疾病引起炎症时，机体将大量的白细胞分泌进入乳房以清除感染，因此牛奶体细胞数反映了牛奶质量及奶牛的健康状况。显微镜法作为牛奶体细胞计数的标准方法，通常用于校正体细胞分析仪和其他方法的正确性。但是目前的显微镜法仅限于人工操作，不仅效率低下，而且不可避免地会产生人为性的误差。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明的目的在于提出一种基于图像处理的牛奶体细胞计数方法，能够利用计算机技术及图像处理技术快速、准确地对牛奶体细胞进行计数，从而降低工人劳动强度，提高生产效率，具有便捷、快速、自动化、准确性高的特点。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于图像处理的牛奶体细胞计数方法，包括以下步骤：

步骤1：在样本牛奶中滴入染色剂对其体细胞进行染色，然后将牛奶均匀涂抹在载玻片上，用数码显微镜采集细胞原始彩色图像；

步骤2：将步骤1数码显微镜采集的原始彩色图像转换为256色灰度图像；

步骤3：使用滤波窗口对256色灰度图像进行增强处理；

步骤4：选取合适的阈值，将步骤3得到的图像转换为只有黑和白两种颜色的二值图像；

步骤5：为了消除图像中细胞之间的粘连现象，用数学形态学中的腐蚀法对二值图像进行腐蚀；

步骤6：对腐蚀后的二值图像计算欧拉数，该数值即为要统计的牛奶体细胞数量。

所述对256色灰度图像进行增强处理是将步骤2得到的灰度图像进行灰度拉伸处理。

所述合适的阈值是通过灰度图像的直方图，选取波谷的灰度值作为二值化的阈值。

所述用于腐蚀的结构元素为5×5像素的矩形窗口。

所述计算欧拉数的方法采用多行扫描四方块计数法，用四方块计算欧拉数，需要用N₁、N₂和N₃来统计给定图像中符合样本块P₁、P₂和P₃的数量；具体方法是：从给定二值图像的第一行第一个像素开始，按照从左到右、从上到下的顺序依次扫描图像的每个像素，采用一次多行扫描的方法，即一次扫描过程中检查多行像素，如果当前被检查的像素所在的四方块为样本块P₁、P₂或P₃的其中某一个时，用来统计P₁、P₂和P₃数量的计数器N₁、N₂和N₃对应值加1，整个图像扫描完毕后，得到整个图像中样本块P₁、P₂和P₃的数量，利用公式E＝(N₁–N₂–2N₃)/4计算得到图像的欧拉数E。

由于本发明采用计算机技术及图像处理技术，将牛奶体细胞计数全程自动化实现，能够在短时间内统计出牛奶体细胞的数量，从而降低工人劳动强度和出错率，提高生产效率，计数准确性高且速度快，能够满足自动化生产的要求。

附图说明

图1为本发明方法的流程图。

图2为计算欧拉数时用来比对的四方块，其中白色代表背景像素，灰色代表目标像素。

图3为实施例中一次扫描四行的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

参见图1，一种基于二值图像欧拉数的钢筋数量统计方法，包括以下步骤：

步骤1：在样本牛奶中滴入染色剂对其体细胞进行染色，然后将牛奶均匀涂抹在载玻片上，用数码显微镜采集细胞原始彩色图像，由于后期还需要对图像进行增强、去噪等操作，故分辨率不需要很高，一般可以取800*600像素。

步骤2：由于数码显微镜采集的原始图像为彩色图像，为了计数方便，将步骤1采集的原始彩色图像转换为256色灰度图像；