吕侃徽　陈　珂

1(浙江金融职业学院信息技术系　浙江 杭州 310018)2(广东石油化工学院计算机科学与技术系　广东 茂名 525000)



基于特征匹配的微生物弱小目标分割识别方法

吕侃徽1陈珂2

1(浙江金融职业学院信息技术系浙江 杭州 310018)2(广东石油化工学院计算机科学与技术系广东 茂名 525000)

摘要针对微生物杆菌在复杂背景下弱小目标识别困难，检测实时性不高等难题，提出基于OpenCV下的弱小目标分割算子，并引入特征匹配，设计二者相融合的自动图像识别机制。该方案通过H-S分割与图像融合，再结合形态学滤波与特征匹配，解决了微生物弱小目标难识别的问题，计算量小。并基于经过汇编优化的OpenCV实现，解决了实时性要求高等难题。实验结果表明，相对于传统方法，该方案应用在自动微生物图像识别上可以达到较好的效果，在工程上应用是可行的。

关键词弱小目标分割算子特征匹配H-SOpenCV汇编优化快速识别

0引言

随着图像处理理论与技术的进步，对医疗健康重视程度的提高，图像处理技术应用于显微图像识别已成为研究热点[1,2]。显微图像往往数量大，图像背景复杂，目标弱小，不易识别，这对图像排查工作者在难度和工作量上都是极大的考验[3,4]。因此，对于复杂背景下，通过计算机视觉对弱小目标的检测快速性、精确性提出更高的要求。

目前，对杆菌的检测和监察主要以显微镜检查为主。以暗红色杆菌为例，暗红色杆菌是本文的识别目标。暗红色杆菌,宽：0.2～0.6 um，长：1～10 um，直或弯曲[5-8]。……