CN116343205B 一种浮游藻类细胞荧光-明场显微图像自动标注方法 （中国科学院合肥物质科学研究院）_第1页
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WO2023009870A1,2023.02.02一种浮游藻类细胞荧光-明场显微图像自动荧光图像转化为训练实例分割MaskRCNN网络所2B1=B·M=(B日M)田MB2=B1用M3像仍然是依赖于在LabelMe等标注工具中通过人工用鼠标绘制藻细胞轮廓，标注浮游植物[0004]本发明公开了利用浮游藻类荧光显微图像对明场显微图替代了传统的需要在LabelMe等标注工具中人工绘[0012]步骤(7)首先使用COCO数据集预训练MaskRCNN网络，然后在预训练模型的基础4[0015]本发明针对浮游藻类细胞分割网络存在着数据标注严重依赖于人工标注且人工荧光图像，对荧光图像进行数字图像形态处理后，将荧光图像转化为训练实例分割Mask最后用自动生成的标注掩码图训练MaskRCNN网络，为浮游藻类细胞识别提供了一种有效[0024]本发明公开了利用浮游藻类细胞荧光图像对明场显微图像的轮廓进行自动标注[0025]步骤(1)在荧光一明场双通道显微成像仪器中同步采集浮游藻类细胞的显微荧光[0026]步骤(2)将荧光图像转化为灰度图，并采用大律法将灰度荧光图像转化为二值化[0027]步骤(3)使用十字形结构元M对二值化图像B进行形态学开运算，以消除由于噪声5[0031]步骤(5)通过Python_Opencv图像处理库中的cv2.findContours方法确定二值图实例分割模型，通过在输出端使用全连接网络FCN，实现了同时输出浮游藻类细胞的边界[0033]步骤(7)COCO数据集是一种大规模的目标检测和分割的图像数据集。为加速模型[0039]参见图6，将本发明的自动绘制浮游藻类细胞轮廓的方法集成到6789

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