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申请/专利权人：湖南军芃科技股份有限公司

摘要：本发明涉及针对蓝藻图像的分割方法、识别方法、介质和设备，通过获取若干水体样本的原始图像及其预处理图像，获取原始图像灰度图和预处理图像灰度图，并获取预处理图像对应的二值图像和初步分割轮廓图，融合原始图像灰度图和预处理图像灰度图以及初步分割轮廓图，得到三通道彩色图，构建并训练以三通道彩色图为输入，蓝藻轮廓图像为输出的分割网络模型，最后获取当前水体样本的原始图像以及对应的当前三通道彩色图，将当前三通道彩色图输入分割网络模型，得到当前三通道彩色图中各蓝藻轮廓图像，以及蓝藻轮廓图像在原始图像中对应的蓝藻目标小图。解决了现有技术蓝藻图像分割效率不高，识别准确率有待提升等问题。

主权项：1.一种针对蓝藻图像的分割方法，其特征在于，包括：S1：获取若干水体样本的原始图像以及原始图像的预处理图像；S2：根据原始图像以及原始图像的预处理图像，获取原始图像灰度图和预处理图像灰度图，并对预处理图像灰度图进行二值分割，得到预处理图像对应的二值图像；S3：获取二值图像中的轮廓边缘，并设定几何阈值以分割不同形状的轮廓，得到初步分割轮廓图；S4：融合原始图像灰度图和预处理图像灰度图以及初步分割轮廓图，得到三通道彩色图；S5：构建以三通道彩色图为输入，蓝藻轮廓图像为输出的分割网络模型，并根据步骤S1-S4，构建训练数据集，输入分割网络模型，以训练得到训练后的分割网络模型；S6：获取当前水体样本的原始图像，并根据步骤S2-S4，获取当前水体样本的原始图像所对应的当前三通道彩色图；S7：将当前三通道彩色图输入训练后的分割网络模型，得到当前三通道彩色图中各蓝藻轮廓图像；S8：将当前三通道彩色图中各蓝藻轮廓图像作为掩膜，根据每个掩膜的目标框与原始图像的映射关系，提取原始图像中的所有蓝藻目标小图，为最终的蓝藻图像分割结果；其中，获取原始图像的预处理图像的步骤，包括：对原始图像进行去噪，得到去噪图像；将去噪图像转换至YCrCb颜色空间，得到初始亮度通道图像和颜色通道图像，并获取初始亮度通道图像的全局均值；获取初始亮度通道图像的局部均值图和局部方差图；根据公式1-1，计算每个像素点的亮度值，得到最终的亮度通道图像；融合颜色通道图像和最终的亮度通道图像，得到原始图像的预处理图像； 1-1其中，yImgEn为最终的亮度通道图像，lMImg为初始亮度通道图像的局部均值图，α为权重系数，gMean为初始亮度通道图像的全局均值，yImg为初始亮度通道图像，lVImg为初始亮度通道图像的局部方差图。

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