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1、基于图像处理的异养菌菌落计数方法研究检测与仪表化工自动化及仪表,2008,35(3):38—41ControlandlnstrumentsinChemicallndustry基于图像处理的异养菌菌落计数方法研究,1洪,武玉杰，王彩红,杨善让(东北电力大学自动化工程学院，吉林吉林132012)摘要:目前异养菌计数是采用国标法一一平皿计数法进行的,该法依靠人工观察计数具有一定的主观性，误差大，耗吋长,效率低的缺点•为此，采用数字图像处理的方法对工业冷却水中的异养菌数进行检测•将采集到的彩色的菌落图像转换为灰度图像后，首先根据不共线的三个点可以确定一个圆的原理去除了
2、培养皿边缘图像，再利用灰度加权阂值算法对菌落图像进行二值化处理，然后用距离变换和分水岭算法分割粘连的菌落，最后用四邻域搜索的方法对连通区域进行标号后计数•实验证明该方法具有快速，简单,准确等优点,而且计数结果不受菌落形态，大小的影响，是实现菌落计数的一种行之有效的方法.关键词:图像处理;菌落计数;异养菌;阂值分割屮图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1000-3932(2008)03-0038-041引言工业冷却水是一个适宜微生物生长的特殊环境.当水的pH值，水温和光照等条件适宜时，微生物能够生长并且快速繁殖.如果冷却水系统中的微生物过量繁殖，系统中就
3、会形成生物污垢，结果导致管道堵塞和热交换效率的降低•微牛物亦能导致垢下腐蚀，从而引起设备穿孔，严重影响了正常牛产.因此，在电厂和化工厂，微生物的检测是完全必要的•而异养菌是工业冷却水中一种主要的微生物.目前国内通常采用国家标准检验法一一平皿计数法对异养菌进行计数•由于试验样品量往往很大，使用该法不仅工序繁杂，过程难以控制,耗时长，效率低，而且依靠人工观察计数带有一定的主观性，误差大，重现性不好，所以亟需改进.随着计算机视觉技术的发展，基于图像处理与视觉分析的各种颗粒图像自动分析系统，由于能够自动，快速，客观地统计图像中包含的颗粒数目并提取颗粒的各种特征参数,极
4、大地减轻了工作量，提高了分析精度，从而得到了广泛的应用,成为近年来国内外的一大研究热点•例如，周莹莉，曾立波等人-针对菌落图像特点，提出用最大类间方差法对采集的菌落图像进行二值化，用距离变换和分水岭算法分割粘连菌落，然后进行计数,分析菌落种类，形态和大小，代替传统的人工计数.C0RKIDI_2等人研制了一个菌落图像自动分析系统，能够对粘连，不均匀的菌群图像进行分割，统计，分析•尤育赛等人对重叠的红细胞图像进行研究分析，提高自动分割的精度.赵增华等人曾以”绿僵菌”为研究对象，采用基于小波理论的图象分析法实现菌种的自动分类和计数•在工业生产方面，由于棒材端面为圆形
5、，宋强等人据此对棒材端面图像进行分析,实现了棒材的自动计数.本文利用700万像素的CCD采集到菌落的图像后，提出了根据不在同一条直线上的三个点可以确定一个圆的原理去除了培养皿边缘图像,用灰度加权阈值算法对菌落图像进行二值化处理，用距离变换和分水岭算法分割粘连的菌落，用四邻域搜索的方法对连通区域进行标号，最后用统计修正的方法完成菌落的计数.结果显示图像分割效果更好，计数结果更加准确.2图像处理算法2.1图像的灰度化由于获得的图像为真彩色JPG格式的，如图1所示图1原始菌落图像收稿日期:2008-03.22(修改稿)基金项目:国家自然科学基金(60604023);
6、国家重点基础研究发展计划”973”项目(2007CB206904);东北电力大学研究生创新基金资助第3期门洪等•基于图像处理的异养菌菌落计数方法研究?39?每一个像素点都用R,GB三个分量来描述它的特征，处理的工作量很大.而灰度图像是一个数据矩阵，其屮的数据均代表了在一定范围内的颜色灰度值•因此需要将其转变为灰度图像进行处理.处理后的的灰度图像如图2所示.图2菌落灰度图像2.2培养皿边缘的去除从图2可以明显地看到培养皿边缘占了图像很大一部分严重影响了后续计数的进行，故需要去除培养皿边缘图像•由于培养皿边缘是一个规则的圆形,而菌落都均匀分布在圆以内，我们可以写出
7、培养皿边缘的圆的方程，把圆以外的像素点的灰度值均改为0即可•图3为最终处理的结果.图3去除了培养皿边缘的图像2.3菌落图像的二值化由图3可见，菌落均匀地分布于培养皿的各个角落,并且灰度值比较均匀一致;菌落和背景间的对比度比较大•针对这个特点,我们可以考虑阈值分割的方法对图像进行二值化，使菌落从背景中初步分离出来.为了显示的方便,把二值化后的图像反色，即:把菌落灰度设置为0,把背景灰度设置为1.下面讨论两种对图像进行阈值分割的方法，即:迭代求最佳阈值法和灰度加权阈值算法.(1)迭代求最佳阈值法.设图像中的最小和最大灰度值zi和z.迭代求最佳阈值法是首先令初始阈值
8、：利用该阈值将图像分割成目标和背景两部
