劉娣琴

（甘肅畜牧工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院 武威 733006）

動(dòng)物感染寄生蟲后蟲卵會(huì)隨著糞便排出體外[1]，糞便檢查不僅是判定動(dòng)物感染寄生蟲病的方法，同時(shí)也是評(píng)價(jià)驅(qū)蟲效果的方法。目前糞便蟲卵檢查常采用顯微鏡和肉眼識(shí)辨的方法，不僅操作繁瑣、識(shí)別誤差隨檢驗(yàn)人員的經(jīng)驗(yàn)和狀態(tài)而異，而且缺乏客觀性和精確性，檢驗(yàn)標(biāo)本圖像、數(shù)據(jù)和結(jié)果不便于存儲(chǔ)、重現(xiàn)和檢索，不適應(yīng)現(xiàn)代科技信息化發(fā)展的需求。隨著計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展，在各學(xué)科得到了廣范應(yīng)用，本論文采用MATLAB數(shù)字圖像處理工具箱提供的函數(shù)對(duì)蟲卵數(shù)字圖像進(jìn)行處理，最后將提取的蟲卵幾何特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)比對(duì)，從而能達(dá)到快速分析蟲卵種類的目的。

1 方法

1.1 獲取蟲卵數(shù)字圖像采用漂浮法或沉淀法制備蟲卵標(biāo)本片，顯微鏡觀察（放大倍數(shù)10×10）找到蟲卵后用CCD（300萬(wàn)像素）捕獲蟲卵數(shù)字圖像并保存于計(jì)算機(jī)。應(yīng)用MATLAB軟件數(shù)字圖像處理工具箱的imcrop() 函數(shù)對(duì)原始圖像進(jìn)行裁剪，程序如下:I=imread（D：論文蟲卵圖.bmp）；%讀入蟲卵圖I1=imcrop(I)；%裁剪圖像

1.2 蟲卵數(shù)字圖像轉(zhuǎn)換為二值圖MATLAB數(shù)字圖像處理工具箱提供的函數(shù)只能提取二值圖像（黑白圖）的幾何特征，本文采用edge（）函數(shù)調(diào)用canny算子進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)[2]和形態(tài)學(xué)處理方法將彩色圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，程序如下:

1.3 提取蟲卵幾何特征首先應(yīng)用圖像處理工具箱中的bwlabel（）函數(shù)對(duì)蟲卵二值圖像進(jìn)行連通分量提取，并進(jìn)行彩色圖像標(biāo)注[3]，接著用regionprops（）函數(shù)提取面積（Area）、長(zhǎng)軸（MajorAxisLength）、短軸（MinorAxisLength）和周長(zhǎng)（Perimeter）等蟲卵幾何參數(shù)，并計(jì)算圓形度程序如下:

1.4 分析蟲卵種類將提取的蟲卵特征與已建立的數(shù)據(jù)庫(kù)中的蟲卵特征比對(duì)，判定蟲卵類型。

2 結(jié)果

2.1 獲取蟲卵數(shù)字圖像利用顯微成像系統(tǒng)獲取的蟲卵數(shù)字圖像，見圖1，從圖中可看出除蟲卵外還有一些雜質(zhì)和異物，對(duì)后期的特征提取有影響。裁剪后的圖像（見圖2）可除去絕大多數(shù)非蟲卵目標(biāo)成分，同時(shí)圖像變小后可提高M(jìn)ATLAB的運(yùn)算速度。

圖1 蟲卵原始圖像Fig.1 Original egg image

圖2 裁剪圖Fig.2 Cut image

2.2 蟲卵數(shù)字圖像轉(zhuǎn)換為二值圖Canny算子能檢測(cè)到蟲卵圖像的完整邊緣（見圖3）；用imdilate（）膨脹函數(shù)處理后邊界線增粗，蟲卵變大，但內(nèi)部仍然有孔洞存在（見圖4）；經(jīng)imfill（）函數(shù)處理后可將蟲卵內(nèi)部孔洞完全填充（見圖5），但二值圖像中仍然有非蟲卵目標(biāo)存在；用imclearborder（）函數(shù)處理后非蟲卵目標(biāo)被刪除（見圖6） ；用imerode（）腐蝕函數(shù)處理能使蟲卵邊界恢復(fù)到原來(lái)位置（見圖7），因?yàn)榕蛎浱幚頃r(shí)有所增加。經(jīng)過(guò)上述一系列形態(tài)學(xué)處理后可見蟲卵數(shù)字圖像轉(zhuǎn)換為只含有蟲卵目標(biāo)的二值圖像，且并不改變?cè)瓉?lái)物體的面積等形態(tài)參數(shù)。

圖3 邊緣圖Fig.3 Boundary image

圖4 膨脹圖Fig.4 Dilated image

圖5 蟲卵填充圖Fig.5 Binary image with fi lled holes

圖6 刪除邊界圖Fig.6 Cleared border image

圖7 蟲卵腐蝕圖Fig.7 Eroded image

圖8 彩色標(biāo)記圖Fig.8 RGB-labeled image

表1 蟲卵幾何特征（像素）Table 1 Geometrical characteristics of egg （pixel）

2.3 提取蟲卵幾何特征從彩色標(biāo)記圖像（見圖8）可看出圖像中只包括蟲卵和背景兩個(gè)內(nèi)容，提取的特征即為蟲卵的幾何特征（見表1）。

2.4 分析蟲卵種類根據(jù)比對(duì)發(fā)現(xiàn)被檢蟲卵特征與細(xì)頸線蟲卵特征相符，說(shuō)明該蟲卵為細(xì)頸線蟲卵。

3 討論

本論文中所用圖像蟲卵邊緣比較清晰，但由于有些家畜寄生蟲卵卵殼較薄，且所處環(huán)境雜質(zhì)和異物比較多，再加上顯微成像系統(tǒng)的品質(zhì)低劣等客觀原因可能導(dǎo)致獲取的蟲卵數(shù)字圖像清晰度和干凈度都不高，針對(duì)這些現(xiàn)象可首先應(yīng)用平滑和銳化函數(shù)消除雜質(zhì)異物干擾和增強(qiáng)邊緣[5]，否則檢測(cè)不到蟲卵的完整邊緣就不能提取蟲卵的幾何特征。

MATLAB采用像素法計(jì)算出的周長(zhǎng)、面積、長(zhǎng)軸和短軸均為像素值，并非寄生蟲書籍上所列出的長(zhǎng)寬微米概略值，但作者將像素值與顯微鏡測(cè)微尺所測(cè)數(shù)據(jù)比較后發(fā)現(xiàn)，像素值正好是蟲卵實(shí)際大小（單位為μm）的3倍。

采用MATLAB圖像處理技術(shù)識(shí)別蟲卵的方法比傳統(tǒng)方法更具客觀性和精確性，且標(biāo)本圖像、數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)后可隨時(shí)重現(xiàn)和檢索。如果事先沒有建立常見蟲卵的幾何特征數(shù)據(jù)庫(kù)，也可以參照教科書上的數(shù)據(jù)最終達(dá)到識(shí)別的目的。該方法所需設(shè)備（顯微成像系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)和MATLAB軟件）要求不高，基層獸醫(yī)站、科研機(jī)構(gòu)和院校都可推廣使用。

[1]張宏偉 , 楊廷桂 , 主編 .動(dòng)物寄生蟲病 [M].北京 ： 中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社 , 2005, 256-257.

[2]李婷姣 , 蔡振江, 王文娣 , 等 .基于 MATLAB 的奶牛數(shù)字圖像邊緣的提取 [J].農(nóng)機(jī)化研究 , 2011, 33(2)： 23-26.

[3]張恒敢, 楊四軍 , 顧克軍 , 等.應(yīng)用數(shù)字圖像處理獲取小麥子粒外觀特征參數(shù)的方法及其Matlab實(shí)現(xiàn)Ⅰ.形態(tài)特征 [J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) , 2005 (1)： 28-30.

[4]李惠梅, 鮑立峰.圖像處理工具箱測(cè)定卵泡的形態(tài)參數(shù)[J].中國(guó)醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志 , 2009, 26(6)： 1495-1507.

[5]李昕, 陳堅(jiān).基于MATLAB的數(shù)字圖像處理[J].電腦知識(shí)與技術(shù) , 2009, 5(8)： 1979-1981.