顯微圖像動態(tài)范圍擴(kuò)展及其在結(jié)核菌智能檢測中的應(yīng)用研究.pdf

1、結(jié)核病具有很強(qiáng)的傳染性，國家十一五計劃中對細(xì)菌學(xué)檢查方法提出了標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化、智能化和自動化要求。結(jié)核菌顯微圖像自動識別的難點在于圖像背景復(fù)雜，目標(biāo)對光強(qiáng)敏感，單幀圖像難于獲取其完整的特征信息。本文主要從結(jié)核菌源圖像獲取方面，提出了基于同一視野多幀不同曝光圖像信息融合的方法，增強(qiáng)顯微圖像信息量，并應(yīng)用結(jié)核菌智能檢測系統(tǒng)實現(xiàn)痰涂片中結(jié)核菌的自動識別和檢測。論文的主要內(nèi)容包括:顯微圖像的連續(xù)自動獲取與動態(tài)范圍擴(kuò)展;結(jié)核菌目標(biāo)分割與特征提取;

2、結(jié)核菌自動識別與計數(shù)。重點研究了顯微圖像動態(tài)范圍擴(kuò)展方法和其中結(jié)核菌目標(biāo)的提取。首先，搭建了以CCD、顯微鏡以及步進(jìn)電機(jī)及控制器為主要部件的顯微成像檢測平臺。并編制了控制軟件，實現(xiàn)結(jié)核菌顯微圖像的自動調(diào)焦和連續(xù)視野顯微圖像獲取。通過選定痰涂片有效檢測區(qū)域相對于鏡頭的所處位置，來確定連續(xù)掃描的方式。通過連續(xù)掃描獲取了不同曝光的結(jié)核菌顯微圖像后，考慮到彩色圖像的Gamma校正能夠增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)，結(jié)合金字塔高動態(tài)圖像合成算法，提出了一種基于彩色

3、圖像非線性Gamma校正的金字塔高動態(tài)圖像合成算法。在目標(biāo)分割算法上，創(chuàng)新性地利用一種基于光強(qiáng)控制的結(jié)核菌目標(biāo)提取策略，結(jié)合基于單層感知器的彩色圖像目標(biāo)提取方法、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的彩色圖像目標(biāo)提取方法以及基于中心核歐式距離的彩色圖像目標(biāo)提取方法，提出一種基于目標(biāo)的圖像信息融合技術(shù)，實現(xiàn)對痰涂片中結(jié)核菌的有效提取。最后在智能識別方面，提出小目標(biāo)和偽目標(biāo)的排除算法及用于識別結(jié)核菌的特征集，并設(shè)計了相應(yīng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)結(jié)核菌的智能識別與計