[发明专利]一种面向复杂背景干扰的硅藻图像分割方法、装置及设备

说明书

本申请实施例公开了一种面向复杂背景干扰的硅藻分割方法、装置及设备，方法包括：对待分割图片进行显著性处理，得到显著图；对显著图进行阈值化处理，生成二值化图；根据二值化图，计算得到包含目标物的最小的矩形框；将包含矩形框的待分割图片通过迭代能量最小化分割算法进行分割，直到Gibbs能量项收敛，得到分割出来的硅藻图像。上述方法无需对包含复杂背景的硅藻图片进行预处理，减轻了操作人员的要求，同时上述方法应用了迭代能量最小化分割算法，大大提高了分割精度和效率。因此，本申请所提供的方法解决了受复杂背景干扰，难于提取硅藻有效区域和部分硅藻有效区域提取方法存在过多人工交互和提取精度不高的技术问题。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种面向复杂背景干扰的硅藻图像分割方法、装置及设备。

背景技术

硅藻的种类有20多万种，硅藻的准确分类在水资源质量监控及法医学检验中起着重要的作用。直接对自然界中的硅藻成像，在成像过程中会受到细微砂石，颗粒等复杂背景的干扰，因此硅藻的检测在图像处理技术领域中需要对硅藻或硅藻的图像进行处理，需要将硅藻图像有效区域提取出来，接着再进行识别工作。

现有方法主要集中在对简单背景的光学显微镜成像的硅藻有效区域的提取，而这些方法在硅藻成像前需要采用复杂的实验手段将硅藻里面的以及周围的细微砂石，颗粒清洗去除，接着在简单背景下对干净的硅藻进行光学显微镜成像。或者利用化学方法对硅藻进行处理使其表面纹饰清晰，然后通过小波图像变换对采集的图像进行增强和特征提取接着分类识别的方法。上述方法能较好的提取出硅藻有效区域，但需要复杂的预处理以及耗费大量的人力去完成。除上述方法之外，目前，有一种直接在原有复杂背景干扰下进行高清电子显微镜成像，运用计算机图像处理技术去除背景干扰进行硅藻有效区域提取方式，该方法将待识别硅藻的图像与待识别硅藻匹配的藻类拟合轮廓边框作为硅藻ROI(Region ofInterest，感兴趣区域)，根据所述硅藻ROI从待识别硅藻的图像提取待识别硅藻对应的待识别硅藻图像。此方法能较有效地在复杂背景干扰下提取出硅藻有效区域，但是需要的人工交互较多，且提取的硅藻ROI时不能完全跟去除复杂背景的硅藻本身轮廓重合，分割精度不高，可能存在过分割现象，即提取的硅藻感兴趣区域中包含部分背景。

综上所述，现有技术大多需要对硅藻进行复杂的预处理才能有效提取硅藻区域，而使用藻类拟合轮廓边框提取有效区域的方式则存在人工交互多和提取精度不高等问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种面向复杂背景干扰的硅藻图像分割方法以及装置，解决受复杂背景干扰，难于提取硅藻有效区域和部分硅藻有效区域提取方法存在过多人工交互和提取精度不高的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种面向复杂背景干扰的硅藻图像分割方法，包括：

对待分割图片进行显著性处理，得到显著图；

对所述显著图进行阈值化处理，生成二值化图；

根据所述二值化图，计算得到包含目标物的最小的矩形框；

将包含所述矩形框的所述待分割图片通过迭代能量最小化分割算法进行分割，直到Gibbs能量项收敛，得到分割出来的硅藻图像。

优选的，所述对待分割图片进行显著性处理具体为：使用GBVS算法对待分割图片进行显著性处理。

优选的，所述GBVS算法具体为：

对待分割图片进行特征提取，生成特征图；

构建所述特征图的马尔科夫链，通过所述马尔科夫链的平衡分布得到相应的激活图；

对所述激活图进行线性融合，生成显著图。

优选的，所述对待分割图片进行显著性处理，得到显著图之前，还包括：

获取包含待提取硅藻图像的待分割图片；