36573.基于隨機漫步理論的菌落自動計數(shù)算法研究

1、分類號：密級：公開研究生學(xué)位論文論文題目（中文）基于隨機漫步理論的菌落自動計數(shù)算法研究論文題目（外文）StudyonColonyAutomaticCountingAlgithmBasedonRomWalking研究生姓名許天放學(xué)科、專業(yè)電路與系統(tǒng)研究方向圖像處理學(xué)位級別碩士導(dǎo)師姓名、職稱王兆濱副教授論文工作起止年月2016年9月至2017年4月論文提交日期2017年4月論文答辯日期2017年5月學(xué)位授予日期校址：甘肅省蘭州市基于隨機漫步

2、理論的菌落自動計數(shù)算法研究基于隨機漫步理論的菌落自動計數(shù)算法研究中文摘要中文摘要菌落研究對于微生物工業(yè)，環(huán)境研究，醫(yī)藥學(xué)等領(lǐng)域都有著舉足輕重的影響，而菌落的數(shù)量，又是菌落研究的重要數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的人工計數(shù)有著效率低、耗時長、客觀性差的特點，隨著數(shù)據(jù)量的增大，計數(shù)時間的增長，造成的肉眼疲勞也會導(dǎo)致計數(shù)準(zhǔn)確率的下降。近十幾年來，信息技術(shù)得到了長足的發(fā)展，計算機視覺的應(yīng)用也得到了長足的進步，利用圖像處理技術(shù)研發(fā)的菌落計數(shù)系統(tǒng)可以大大彌補上述人工計

3、數(shù)的不足。本文首先介紹了菌落計數(shù)研究的相關(guān)背景，又簡單介紹了一些圖像處理的基本概念與方法。提出了最近在圖像處理方面有著良好表現(xiàn)的隨機漫步理論，介紹了其簡單模型及在圖像分割與圖像增強方面的應(yīng)用。詳細敘述了本文提出的算法流程，最后通過實驗來檢測了算法的性能。本文利用了基于隨機漫步的增強來進行圖像預(yù)處理，再配合最大類間方差法以及數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方式對圖像進行分割，達到理想分割效果，通過兩種途徑的控制，得以控制算法的最小識別菌落面積。最后對于粘連重

4、疊菌落進行提取，單獨利用距離變換與分水嶺變換進行再分割的方式來進行分割。我們實驗采用的均為背景與菌落相對復(fù)雜的圖像進行處理。對這些背景復(fù)雜的菌落我們的算法的準(zhǔn)確率仍能達到95.5%，這是傳統(tǒng)方法并不能達到的效果，而對于形式結(jié)構(gòu)相對簡單的菌落圖像，本算法的準(zhǔn)確率依然可以保持很高的水準(zhǔn)，充分體現(xiàn)了本算法適用面廣的特點。并且在本文的算法設(shè)計中，引入最小識別菌落面積的概念，也使算法更加可靠。關(guān)鍵詞：圖像分割，圖像增強，隨機漫步，菌落計數(shù)，距離變