菌落计数matlab

### 使用Matlab实现菌落计数

为了实现菌落计数，可以采用类似于细胞计数的方法。具体来说，可以通过预处理图像、应用形态学操作以及利用分水岭算法来进行有效的分割和计数。

#### 图像预处理
首先需要读取并转换输入图像为灰度图，并通过中值滤波去除噪声：

% 读入原始图像
img = imread('colonies.jpg');
grayImg = rgb2gray(img);

% 应用中值滤波器减少噪声
filteredImg = medfilt2(grayImg, [3 3]);
imshow(filteredImg);
title('经过中值滤波后的图像')

此部分代码实现了对彩色图像的加载及其转成灰度版本的操作，并施加了一个大小为3×3窗口的中值滤波以平滑可能存在的椒盐噪点[^1]。

#### 形态学操作与标记提取
接着执行一些基本的形态学变换来增强目标特征，并准备用于后续步骤中的连通组件分析：

% 转换成二值化图像
binaryImg = imbinarize(filteredImg); 

% 填充孔洞
filledBinaryImg = imfill(binaryImg,'holes');

% 进行开运算消除小对象干扰
seDisk = strel('disk', 5);
openedImg = imopen(filledBinaryImg, seDisk);

figure;
subplot(1,2,1), imshow(binaryImg), title('初始二值化图像');
subplot(1,2,2), imshow(openedImg), title('经形态学开运算后');

这里展示了如何创建一个结构元素`strel()`并通过调用`imopen()`函数完成开运算过程，从而移除那些较小且不连续的对象，使得主要轮廓更加清晰可见[^2]。

#### 分水岭变换实施
最后一步是运用分水岭变换技术进行精确分离各个独立实体——即不同的细菌群落：

% 计算距离变换
distanceTransform = bwdist(~openedImg);

% 寻找局部极大值作为种子点
maxima = imregionalmax(distanceTransform);

% 对这些最大响应位置做膨胀处理形成更明显的标志物
marker = imdilate(maxima, ones(3));

% 执行分水岭变换
watershedLabels = watershed(imcomplement(double(openedImg)));

% 统计数量
numColonies = max(watershedLabels(:));
disp(['检测到 ', num2str(numColonies), ' 个菌落']);

% 可视化结果
labelMatrix = labeloverlay(openedImg,watershedLabels>0);
imshow(labelMatrix)
title(['共发现 ', num2str(numColonies),' 个菌落'])

上述脚本片段说明了怎样借助于距离变换(`bwdist`)找到合适的起始点集合，再配合互补形式下的分水岭标签矩阵(`watershed`)达到理想的效果，最终统计出总的菌落数量[^3]。