本發(fā)明涉及蚊蛹養(yǎng)殖及蚊蛹研究，更具體的說，它涉及一種基于圖像處理的蚊蛹胸寬測量方法。

背景技術(shù)：

1、在蚊蛹的養(yǎng)殖和研究過程中，蚊蛹的胸寬是一個(gè)重要的生物學(xué)參數(shù)，用于判斷蚊蛹的生長狀態(tài)、種類識(shí)別以及疫病傳播的風(fēng)險(xiǎn)評估。傳統(tǒng)的蚊蛹胸寬測量方法主要依賴人工測量，通常是在標(biāo)定了的顯微鏡下，通過手動(dòng)拉線測量蚊蛹的胸寬。存在主觀性高、效率低、精度不夠穩(wěn)定等問題。為了提高蚊蛹胸寬的測量精度和減少人力投入，現(xiàn)有技術(shù)迫切需要一種更為精準(zhǔn)、高效和自動(dòng)化的蚊蛹胸寬測量方案，以滿足蚊蛹研究和養(yǎng)殖領(lǐng)域的需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)中手動(dòng)測量蚊蛹胸寬存在的主觀性高、效率低、精度不夠穩(wěn)定等問題，本發(fā)明的目的在于提供一種基于圖像處理的蚊蛹胸寬測量方法，其包括如下步驟：

2、s1、將單個(gè)蚊蛹置于背景水平面，將拍攝設(shè)備置于單個(gè)蚊蛹的正上方，使蚊蛹腹部朝上，拍攝rgb圖像。rgb圖像中背景水平面的顏色與蚊蛹顏色不同。保持拍攝設(shè)備位置不變，將測微尺置于拍攝設(shè)備正下方的背景水平面上，拍攝測微尺圖像。測微尺圖像中背景水平面的顏色與測微尺顏色不同。

3、s2、將rgb圖像轉(zhuǎn)為灰度圖像，給定灰度閾值，對灰度圖像進(jìn)行二值化處理，將灰度圖像中的像素分為蚊蛹部分和背景部分，獲得灰度二值化圖像。

4、將rgb圖像中在灰度二值化圖像中屬于蚊蛹部分的區(qū)域作為研究區(qū)域。

5、s3、進(jìn)行連通域分析，將研究區(qū)域中的最大連通域作為蚊蛹的roi圖像區(qū)域。

6、s4、給定頭胸部像素閾值，將roi圖像區(qū)域中像素大于或等于頭胸部像素閾值的區(qū)域作為蚊蛹頭胸部區(qū)域。

7、s5、計(jì)算蚊蛹頭胸部的最小外接矩形，將最小外接矩形的最長中線作為蚊蛹頭胸部中心線。在蚊蛹頭胸部中心線上選擇多個(gè)點(diǎn)做垂線，每條垂線均與蚊蛹頭胸部輪廓具有兩個(gè)交點(diǎn)。每條垂線上的兩交點(diǎn)距離為該條垂線對應(yīng)的寬度值。將所有寬度值中的最大值作為蚊蛹的圖像胸寬。

8、s6、根據(jù)測微尺實(shí)際尺寸及測微尺在測微尺圖像中的尺寸建立換算比例。將蚊蛹的圖像胸寬通過換算比例換算為實(shí)際空間中的蚊蛹胸寬。

9、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：將rgb圖像轉(zhuǎn)化至hsv顏色模型中，給定二值化閾值，對rgb圖像進(jìn)行二值化處理，將rgb圖像中的像素分為蚊蛹部分和背景部分，獲得hsv二值化圖像；所述二值化閾值為色相值、飽和度值、亮度值中的任意一種；將rgb圖像中在灰度二值化圖像和hsv二值化圖像中均屬于蚊蛹部分的區(qū)域作為研究區(qū)域。

10、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：s4還包括對rgb圖像中的蚊蛹頭胸部區(qū)域進(jìn)行骨架化處理，將蚊蛹頭胸部區(qū)域的輪廓細(xì)化為單像素。

11、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：所述骨架化處理采用zhang-suen算法。

12、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：拍攝設(shè)備拍出的蚊蛹的rgb圖像經(jīng)濾波處理后作為s2使用的rgb圖像。

13、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：所述濾波處理包括高斯濾波及中值濾波中的至少一種。

14、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：所述灰度閾值通過otsu算法確定。

15、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：頭胸部像素閾值的確定方法如下：將rgb圖像中roi圖像區(qū)域外的像素統(tǒng)一為背景像素，計(jì)算roi圖像區(qū)域內(nèi)每個(gè)像素到最近背景像素的歐幾里德距離，給定距離閾值，將roi圖像區(qū)域內(nèi)到最近背景像素的歐幾里德距離等于距離閾值的像素作為頭胸部像素閾值。

16、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：s3中最大連通域的像素?cái)?shù)大于30000。

17、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：s6中在蚊蛹頭胸部中心線上選擇至少30個(gè)點(diǎn)做垂線。

18、本發(fā)明進(jìn)一步設(shè)置為：s1中通過細(xì)毛刷調(diào)整蚊蛹姿態(tài)，使蚊蛹腹部朝上。

19、綜上所述，本發(fā)明相比于現(xiàn)有技術(shù)具有以下有益效果：本發(fā)明通過對圖像的像素進(jìn)行處理將圖像分為蚊蛹部分和背景部分，并基于蚊蛹部分的最大連通域確定出蚊蛹的roi圖像區(qū)域，然后確定出顏色較深的蚊蛹頭胸部區(qū)域，對蚊蛹頭胸部的中心線做垂線，通過垂線與蚊蛹頭胸部輪廓的交點(diǎn)確定圖像中蚊蛹的胸寬，將圖像中的蚊蛹胸寬以同距離拍攝的測微尺圖像及測微尺本體為參照，轉(zhuǎn)換為實(shí)際空間中的蚊蛹胸寬。本發(fā)明提供了一種通過程序化圖像處理實(shí)現(xiàn)蚊蛹胸寬測量的方法，能夠客觀、高效、準(zhǔn)確的進(jìn)行蚊蛹胸寬的機(jī)械化測量。

技術(shù)特征：

1.一種基于圖像處理的蚊蛹胸寬測量方法，其特征在于：包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于圖像處理的蚊蛹胸寬測量方法，其特征在于：將rgb圖像轉(zhuǎn)化至hsv顏色模型中，給定二值化閾值，對rgb圖像進(jìn)行二值化處理，將rgb圖像中的像素分為蚊蛹部分和背景部分，獲得hsv二值化圖像；所述二值化閾值為色相值、飽和度值、亮度值中的任意一種；將rgb圖像中在灰度二值化圖像和hsv二值化圖像中均屬于蚊蛹部分的區(qū)域作為研究區(qū)域。

3.根據(jù)權(quán)利要求1-2任一所述的一種基于圖像處理的蚊蛹胸寬測量方法，其特征在于：s4還包括對rgb圖像中的蚊蛹頭胸部區(qū)域進(jìn)行骨架化處理，將蚊蛹頭胸部區(qū)域的輪廓細(xì)化為單像素。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于圖像處理的蚊蛹胸寬測量方法，其特征在于：所述骨架化處理采用zhang-suen算法。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-2任一所述的一種基于圖像處理的蚊蛹胸寬測量方法，其特征在于：拍攝設(shè)備拍出的蚊蛹的rgb圖像經(jīng)濾波處理后作為s2使用的rgb圖像。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于圖像處理的蚊蛹胸寬測量方法，其特征在于：所述濾波處理包括高斯濾波及中值濾波中的至少一種。

7.根據(jù)權(quán)利要求1-2任一所述的一種基于圖像處理的蚊蛹胸寬測量方法，其特征在于：所述灰度閾值通過otsu算法確定。

8.根據(jù)權(quán)利要求1-2任一所述的一種基于圖像處理的蚊蛹胸寬測量方法，其特征在于：頭胸部像素閾值的確定方法如下：將rgb圖像中roi圖像區(qū)域外的像素統(tǒng)一為背景像素，計(jì)算roi圖像區(qū)域內(nèi)每個(gè)像素到最近背景像素的歐幾里德距離，給定距離閾值，將roi圖像區(qū)域內(nèi)到最近背景像素的歐幾里德距離等于距離閾值的像素作為頭胸部像素閾值。

9.根據(jù)權(quán)利要求1-2任一所述的一種基于圖像處理的蚊蛹胸寬測量方法，其特征在于：s3中最大連通域的像素?cái)?shù)大于30000。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種基于圖像處理的蚊蛹胸寬測量方法，其特征在于：s5中在蚊蛹頭胸部中心線上選擇至少30個(gè)點(diǎn)做垂線。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于圖像處理的蚊蛹胸寬測量方法，涉及蚊蛹養(yǎng)殖及蚊蛹研究技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點(diǎn)是通過對圖像的像素進(jìn)行處理將圖像分為蚊蛹部分和背景部分，并基于蚊蛹部分的最大連通域確定出蚊蛹的ROI圖像區(qū)域，然后確定出顏色較深的蚊蛹頭胸部區(qū)域，對蚊蛹頭胸部的中心線做垂線，通過垂線與蚊蛹頭胸部輪廓的交點(diǎn)確定圖像中蚊蛹的胸寬，將圖像中的蚊蛹胸寬以同距離拍攝的測微尺圖像及測微尺本體為參照，轉(zhuǎn)換為實(shí)際空間中的蚊蛹胸寬。本實(shí)施例提供了一種通過程序化圖像處理實(shí)現(xiàn)蚊蛹胸寬測量的方法，能夠客觀、高效、準(zhǔn)確地進(jìn)行蚊蛹胸寬的機(jī)械化測量。本發(fā)明解決了手動(dòng)測量蚊蛹胸寬存在的主觀性高、效率低、精度不夠穩(wěn)定的問題。

技術(shù)研發(fā)人員：張東京,趙旭飛,鄭小英,吳忠道,吳瑜,李明,錢軍
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中山大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10