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申请/专利权人：中国南水北调集团中线有限公司河南分公司;生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心

摘要：本发明公开了一种基于显微镜图像的鱼腥藻类细胞统计方法,包括以下步骤：步骤⑴图像预处理：增强图像的对比度；步骤⑵图像二值化：找出图像中鱼腥藻类区域；步骤⑶计算鱼腥藻类最小外接矩形：计算二值图像的外轮廓，并找到这些轮廓的最小外接矩形；步骤⑷检测鱼腥藻类二值图像：根据鱼腥藻类最小外接矩形，生成用于细胞统计的鱼腥藻类二值图像；步骤⑸计算鱼腥藻类细胞个数：通过步骤⑷计算的二值图像来统计鱼腥藻类细胞个数。本发明能够解决相同分辨率下鱼腥藻细胞尺寸不一致的问题，提高了统计精度，也增强了细胞个数统计的适用性。

主权项：1.一种基于显微镜图像的鱼腥藻类细胞统计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤⑴图像预处理：增强图像的对比度；步骤⑵图像二值化：找出图像中鱼腥藻类区域；步骤⑶计算鱼腥藻类最小外接矩形：计算二值图像的外轮廓，并找到这些轮廓的最小外接矩形；步骤⑷检测鱼腥藻类二值图像：根据鱼腥藻类最小外接矩形，生成用于细胞统计的鱼腥藻类二值图像；步骤⑷检测鱼腥藻类二值图像具体包括：⑴结合最小外接矩形结构体来更新原来的二值图像，形成一个更干净的二值图像；⑵首先生成一个与原二值图像分辨率相同的二值图像，默认以0来填充该图像；⑶将步骤⑵生成的Mask掩模图像和原二值图像做与操作，得到过滤掉误检测数据后的二值图像；⑷计算步骤⑶中二值图像的contour轮廓和它的层级关系；⑸根据检测的轮廓数据，生成鱼腥藻类二值图像；步骤⑸根据轮廓数据，生成鱼腥藻类二值图像具体包括：⑴首先从轮廓的hierarchy中找到Parent=-1的数据，这些数据都是外轮廓，计算他们的最小外接矩形，然后再和data结构体里的width和height进行匹配，找到对应的外轮廓contour点集；⑵生成一个新的二值图像，二值图像的分辨率与原始图像分辨率一致，二值图像各像素的初始值为0，填充步骤⑴中找到的外轮廓contour点集包围的区域，填充值为255，生成鱼腥藻类二值图像；⑶在使用OTSU二值化分割图像时，不可避免地会出现细胞区域（白色）内部存在空洞（黑色）的现象，它会导致计算出来的鱼腥藻类细胞像素面积偏小；⑷如果data结构体中shape=2，说明鱼腥藻类细胞很可能是闭合或环绕卷曲的形态，首先按照步骤⑵的方式填充外轮廓，得到一个二值图像contourImg1；⑸从轮廓的hierarchy中找到Parent不等于-1的数据，这些数据都是内轮廓，计算他们的像素面积，如果面积大于设定的阈值，则将它们对应的contour点集保存下来；⑹生成一个新的二值图像，二值图像的分辨率与原始图像分辨率一致，二值图像各像素的初始值为0，填充步骤⑸中所有内轮廓contour点集包围的区域，填充值为255，得到一个二值图像contourImg2；⑺用contourImg1减去contourImg2，得到鱼腥藻类二值图像；⑻如果正方形鱼腥藻类是闭合的，那么contourImg2是存在白色区域，通过步骤⑺可以得到图像中实际鱼腥藻类细胞区域的二值图像；如果正方形鱼腥藻类是非闭合的，那么contourImg2是不存在白色区域的，步骤⑺得到的鱼腥藻类二值图像实际上就是contourImg1；步骤⑸计算鱼腥藻类细胞个数：通过步骤⑷计算的二值图像来统计鱼腥藻类细胞个数。

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