郭春鋒，姬光榮，鄭海永

（中國海洋大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，山東 青島266100）

顯微觀察技術(shù)對于未知種群的生物識別及常見藻類的現(xiàn)場檢測方面仍具有較強(qiáng)的實(shí)用性［1］，目前仍是海洋赤潮生物定性與定量研究的主要技術(shù)手段。Andrei C.Jalba等［2－3］運(yùn)用分水嶺方法，通過連通算子標(biāo)記，對ADIAC項目［4］硅藻庫進(jìn)行圖像分割，得到較好的分割效果；在此基礎(chǔ)上，又研究了基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的多尺度方法，結(jié)合輪廓和紋理特征，進(jìn)行分類識別，識別率達(dá)到90%以上。高亞輝等［5－6］對浮游植物顯微圖像進(jìn)行了基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和模糊算子的邊緣檢測研究；駱巧琦等［7］又提出了雙輪廓疊加法以提取11種硅藻圖像的輪廓，并用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對其進(jìn)行自動識別。Ivica Dimitrovski［8］等采用預(yù)測聚類樹（PCT）作為分類器對ADIAC的硅藻數(shù)據(jù)庫圖像進(jìn)行了多層次的分類，獲得了比較好的效果。但這些研究大多針對多類藻種只用一種目標(biāo)分割方法和一組特征集進(jìn)行圖像分割和特征提取，由于不同門類的藻種形態(tài)差異過大，所以對某些藻種難以進(jìn)行有效的分割并確切地描述其特征，而且其針對性太強(qiáng)，不易推廣。本文通過對赤潮藻類細(xì)胞生物形態(tài)學(xué)細(xì)節(jié)特征進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)角毛藻細(xì)胞主鏈上生有形態(tài)各異的角毛，跟其它藻種之間的差異較大，因此結(jié)合計算機(jī)圖像識別的特點(diǎn)，以有無角毛、有無橫縱溝、有無尖頂刺作為分類依據(jù)，設(shè)計了三級分類器，并建立樹狀判別體系，該研究提高了識別藻類細(xì)胞的準(zhǔn)確率。

1 設(shè)計原理

通過對有害赤潮藻類細(xì)胞生物形態(tài)學(xué)細(xì)節(jié)特征和形狀特征的分析，建立了赤潮藻顯微圖像自動分類體系。分別對藻類細(xì)胞3種細(xì)節(jié)特征（有無角毛、橫縱溝、尖頂刺）進(jìn)行有效的自動提取，作為顯微圖像自動分類的重要判據(jù)，進(jìn)而設(shè)計三級兩類分類器，建立樹狀判別體系，將大樣本集有效劃分為小樣本集，并針對不同的小樣本集進(jìn)行相應(yīng)的自動分類，然后進(jìn)一步提取全局形狀特征，從而得出識別結(jié)果。結(jié)合計算機(jī)圖像識別的特點(diǎn)，設(shè)計有害赤潮顯微圖像自動識別流程（見圖1）。該流程主要包括以下步驟：

分類器Ⅰ 根據(jù)細(xì)胞有無角毛，對上傳圖像進(jìn)行第一級分類。對于赤潮藻顯微圖像，首先采用基于灰度方向角模型的細(xì)胞目標(biāo)提取算法；針對角毛藻細(xì)胞分叉較多，進(jìn)行基于形態(tài)學(xué)細(xì)化的骨架提取，

得到藻種細(xì)胞骨架的細(xì)節(jié)特征，將骨架的節(jié)點(diǎn)數(shù)目和端點(diǎn)數(shù)目多少作為是否為角毛藻的判據(jù)。對角毛藻類進(jìn)行分類識別，得到診斷結(jié)果；對無角毛類藻使用分類器Ⅱ繼續(xù)判別。

分類器Ⅱ 針對無角毛類藻，根據(jù)有無橫縱溝進(jìn)行第二級分類。對于無角毛類藻種，首先采用基于自動化閾值的最大輪廓細(xì)胞目標(biāo)提取算法；針對顯微圖像中橫縱溝區(qū)域與細(xì)胞主體景深不同，用基于約束標(biāo)記分水嶺變換進(jìn)行橫縱溝提取，獲得藻種細(xì)胞的橫縱溝細(xì)節(jié)描述，計算所提取橫縱溝與細(xì)胞的面積之比和橫縱溝區(qū)域質(zhì)心到細(xì)胞質(zhì)心距離與細(xì)胞最小外接矩形的長之比，將這2個比值的大小作為藻種有無橫縱溝的判據(jù)。對無角毛有橫縱溝類藻種進(jìn)行分類識別，得到診斷結(jié)果；對無角毛無橫縱溝類藻種使用分類器Ⅲ繼續(xù)判別。分類器Ⅲ 針對無角毛無橫縱溝類藻，根據(jù)有無尖頂刺進(jìn)行第三級分類。針對顯微圖像中尖頂刺較小并與細(xì)胞主體邊緣凸出相連，采用基于最佳結(jié)構(gòu)元的尖頂刺提取方法，獲得藻種細(xì)胞的尖頂刺細(xì)節(jié)描述，根據(jù)有無尖頂刺分為兩類。然后分別進(jìn)行分類識別，得到診斷結(jié)果。

圖1 有害赤潮顯微圖像識別詳細(xì)流程圖Fig.1 Detailed flow chart of the microscopic images recognition of Harmful Algal Blooms

分類識別方面，主要結(jié)合不同赤潮藻的生物形態(tài)學(xué)特征，在細(xì)胞目標(biāo)提取的基礎(chǔ)上進(jìn)行不變矩和形狀因子特征的提取和描述，形成特征樣本集；采用支持向量機(jī)對特征樣本集進(jìn)行訓(xùn)練，得到識別模型庫；將待識別樣本特征數(shù)據(jù)與相應(yīng)類別識別模型庫進(jìn)行模式識別，得到最終診斷結(jié)果。

2 分類器設(shè)計

2.1 分類器Ⅰ（角毛）

由于角毛比較細(xì)，與背景差別不大，因此選擇適用于角毛藻目標(biāo)提取的方法。首先對藻種細(xì)胞圖像進(jìn)行基于灰度方向角模型細(xì)胞目標(biāo)提?。?］，然后利用骨架表征形狀的能力可以簡潔、直觀的描述角毛藻的不規(guī)則形狀，可以較好的保留角毛信息。對角毛藻細(xì)胞進(jìn)行基于形態(tài)學(xué)細(xì)化的骨架提取［10］，得到藻種細(xì)胞骨架的細(xì)節(jié)特征。骨架提取方法的具體描述如下：

（1）對目標(biāo)圖像采用基于擊中－擊不中變換的形態(tài)學(xué)細(xì)化法進(jìn)行骨架提??；

（2）根據(jù)測度是否小于門限進(jìn)行修剪變換；

（3）提取節(jié)點(diǎn)集合junction＿point和端點(diǎn)集合end＿point，獲取節(jié)點(diǎn)和端點(diǎn)的數(shù)量，利用節(jié)點(diǎn)數(shù)大于5和端點(diǎn)數(shù)大于5作為區(qū)分是否為角毛藻的判據(jù)。

根據(jù)細(xì)胞有無角毛，分為角毛藻（類別①）和無角毛類藻。對角毛藻可以進(jìn)行分類識別，得到診斷結(jié)果；對無角毛類藻使用分類器Ⅱ繼續(xù)判別。

2.2 分類器Ⅱ（橫縱溝）

橫縱溝是單細(xì)胞赤潮藻的重要生物學(xué)細(xì)節(jié)特征，橫溝多位于細(xì)胞中央位置或中部略偏，將細(xì)胞分為上、下兩半，縱溝與橫溝相交并向上下延伸，有的可達(dá)細(xì)胞底部。針對無角毛類藻，采用基于自動化閾值的最大輪廓細(xì)胞目標(biāo)提取，然后進(jìn)行基于約束標(biāo)記的分水嶺變換橫縱溝提取，橫縱溝提取具體步驟如下：

2.2.1 灰度特征圖像構(gòu)建 使用灰度相容球體的方法，各特征灰度彼此間距大于R，即｛d（ym，yn）＞R，ym≠yn∈Y｝，依照主成分原則和灰度相容原則確定特征灰度值集合。對給定相容球體半徑R，將相容球體內(nèi)的灰度歸并，反復(fù)迭代結(jié)束得到原始圖像I的灰度特征集合，然后對原圖像進(jìn)行重構(gòu)，得到灰度特征圖像Irep。

2.2.2 形態(tài)學(xué)梯度圖像求取 記形態(tài)學(xué)梯度g（x，y）為g（x，y）＝f（x，y）S（x，y）－f（x，y）ΘS（x，y），其中S（x，y）為圖像f（x，y）的結(jié)構(gòu)元素。根據(jù)公式，得到圖像Irep的形態(tài)學(xué)梯度圖像g（Irep）。

2.2.3 標(biāo)記提取 用閾值法對梯度圖像g（Irep）進(jìn)行標(biāo)記提取，將大于閾值t的點(diǎn)標(biāo)記出來，得到一幅二值

2.2.4 標(biāo)記約束 利用特征灰度集合雖然消除了大部分的區(qū)域極值和噪聲，但是仍然存在一些無關(guān)的極小值點(diǎn)，導(dǎo)致目標(biāo)被分割成許多細(xì)小區(qū)域。在進(jìn)行分水嶺變換之前對這些點(diǎn)進(jìn)行約束，就可以有效地避免過分割現(xiàn)象。本文定義了以下3個約束控制準(zhǔn)則：

（2）質(zhì)心位置約束：

2.2.5 極小值標(biāo)定 將執(zhí)行步驟2.2.4后得到的局部極小值點(diǎn)作為標(biāo)記點(diǎn)來修改梯度圖像，得到g′（Irep）。2.2.6分水嶺變換 最后進(jìn)行快速分水嶺變換，得到提取結(jié)果，示例為條紋環(huán)溝藻橫溝提取結(jié)果（見圖2）。

圖2 條紋環(huán)溝藻橫溝提取結(jié)果對比Fig.2 Gyrodinium instriatum sulcus extraction results contrast

根據(jù)細(xì)胞圖像有無橫縱溝分為2類。對（類別②）無角毛有橫縱溝的圖像可以進(jìn)行分類識別；對于無橫縱溝的使用分類器III繼續(xù)判別。

2.3 分類器Ⅲ（尖頂刺）

2.3.1 圖像位置歸一化 由于藻種圖像的主軸與x軸正向會存在一定夾角，通過計算目標(biāo)區(qū)域慣性主軸的方向與x軸正向的夾角，然后經(jīng)逆向旋轉(zhuǎn)變換擺正［11］。如圖3（a）所示，像素（x，y）對直線y＝xtanθ的慣性矩為r2，r＝xsinθ－ycosθ，若圖形上所有點(diǎn)到直線y＝xtanθ的慣性矩最小，則圖形的慣性主軸為直線y＝xtanθ。

圖3 位置歸一化Fig.3 Location normalization

如圖3（b）所示，若直線y＝xtanθ′為細(xì)胞的慣性主軸。則慣性矩為為像素點(diǎn)個數(shù)，由慣性矩最小求得

2.3.2 選取最佳結(jié)構(gòu)元 要使頂刺部位與細(xì)胞體完整的分離，結(jié)構(gòu)元素的大小必須等于頂刺著生位置橫截面寬度。將目標(biāo)位置歸一化后，在x軸方向上進(jìn)行等距采樣，計算并統(tǒng)計采樣點(diǎn)上的像素寬度［12］。設(shè)二為二值化后前景像素的灰度值。圖像第j列中目標(biāo)像素數(shù)目的度量值。

圖4 像素寬度直方圖及面積分布示意圖Fig.4 The histogram of pixel width and Area distribution diagram

如圖4所示，（a）為目標(biāo)圖像；（b）為像素寬度直方圖，L（ω）橫坐標(biāo)值為所有的像素寬度，縱坐標(biāo)值為采樣點(diǎn)數(shù)目，尖刺部位平均寬度為第一個紅圈標(biāo)明的脈沖處對應(yīng)的橫坐標(biāo)（ω＝10），細(xì)胞體平均寬度為第二個紅圈標(biāo)明的脈沖處對應(yīng)的橫坐標(biāo)（ω＝78）；（c）為面積分布圖，縱坐標(biāo)表示為S（ω）＝L（ω）×ω，目標(biāo)中具有最大面積的像素寬度即為紅圈標(biāo)明的脈沖處對應(yīng)的橫坐標(biāo)（ω＝78）。

設(shè)像素寬度閾值ω′將S（ω）劃分為2個部分，若滿足

即面積積分比值在［T1，T2］時，可認(rèn)為頂刺區(qū)域存在，T1＝0.000 5，T2＝0.005為實(shí)驗中確定的閾值，并將滿足條件的閾值集合｛ω′1，ω′2，…ω′k｝作為結(jié)構(gòu)元素的估計尺寸集合，從中選擇滿足L（ω＊）＝max｛L（ω′1），L（ω′2），…，L（ω′k）｝的ω＊作為最佳結(jié)構(gòu)元尺寸。

2.3.3 頂刺提取 尖頂刺著生連接部位寬度與細(xì)胞主體部分寬度是有很大差別的，用所選取的最佳結(jié)構(gòu)元大小進(jìn)行開運(yùn)算，然后用原圖像減去開運(yùn)算結(jié)果，就可獲得圖像中的凸出部位。

2.3.4 區(qū)域標(biāo)記 以小結(jié)構(gòu)元素做形態(tài)開運(yùn)算，去除孤立點(diǎn)及虛假區(qū)域；找到圖像中所有連通部分，標(biāo)記同一連通成分中所有像素點(diǎn)，將面積最大的區(qū)域提取出來，即為頂刺區(qū)域。

根據(jù)有無角毛無尖頂刺分為2類（類別①、類別②）。然后進(jìn)行分類識別。

3 分類識別

根據(jù)判別結(jié)果（①或②或③或④，最后只能有一種結(jié)果）結(jié)合不同赤潮藻的生物形態(tài)學(xué)特征，在細(xì)胞目標(biāo)提取的基礎(chǔ)上進(jìn)行12個不變矩和7個形狀因子特征的提取和描述，形成特征樣本集。采用一對一方法構(gòu)建多類別分類模型，選擇C－SVC 2類分類器和徑向基內(nèi)積核函數(shù)RBF構(gòu)成單元分類器。根據(jù)不同處理方法設(shè)置訓(xùn)練樣本集，標(biāo)志出已知樣本，將提取樣本特征作為訓(xùn)練樣本由支持向量機(jī)SVM進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)造出識別模型庫。將待識別樣本特征數(shù)據(jù)與相應(yīng)識別模型庫進(jìn)行分類，得到最終識別結(jié)果。

4 實(shí)驗結(jié)果

采用上述分類器思想對41種赤潮藻種、共3 600幅顯微圖像（其中訓(xùn)練樣本2 600幅，測試樣本1 000幅）進(jìn)行識別測試，根據(jù)以上分類方法分為4類，設(shè)置4類訓(xùn)練樣本分別對支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，然后對測試樣本1 000幅分類進(jìn)行測試，識別結(jié)果（見表1～4）。

表1 第①類藻識別結(jié)果Table 1 The recognition results of the first class Algae

表2 第②類藻識別結(jié)果Table 2 The recognition results of the second class Algae

表3 第③類藻識別結(jié)果Table 3 The recognition results of the third class Algae

表4 第④類藻識別結(jié)果Table 4 The recognition results of the fourth class Algae

對以上數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，可以得知平均識別率為83.27%，去掉三級分類器的識別誤差（r1，r2，r3），實(shí)際識別率平均值為82.05%，達(dá)到了較好的識別效果。特別是對于反曲原甲藻、叉狀角藻和梭角藻的識別率達(dá)到88%以上，因為這些藻種形狀特征與其他藻種具有明顯差異。通過三級分類器將大樣本集合劃分為小樣本，減少了訓(xùn)練的時間，提高了識別準(zhǔn)確率。

5 結(jié)語

通過對有害赤潮藻類細(xì)胞細(xì)節(jié)特征有無角毛、橫縱溝、尖頂刺的分析和提取，并利用這些細(xì)節(jié)特征作為分類的重要判據(jù)，建立樹狀判別機(jī)制，設(shè)計了三級分類器，分別用于區(qū)分藻類細(xì)胞有無角毛、橫縱溝、尖頂刺；通過分類器分級判別出待識別藻種屬于哪類藻，然后再提取全局形狀特征進(jìn)一步細(xì)分，從而提高識別準(zhǔn)確率。

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