1.易于图像分割的线虫识别方法，利用计算机进行图像采集以及图像处理并识别线虫；其特征在于包括以下步骤：(1)、读入线虫在微孔板上的实验图像；

(2)、在线虫实验图像中通过滑动窗口的方式计算灰度共生矩阵和对比度特征值，并得到以每个像素点为中心的对比度特征值，并转化生成对比度特征影像；

(3)、将对比度特征影像进行初步分割，依据对比度的差异，识别出前景物体；

(4)、对上述分割出的前景物体进行过滤，识别出线虫。

2.根据权利要求1所述的易于图像分割的线虫识别方法，其特征在于所述步骤(2)中，每一个窗口滑过所覆盖形成的子图像，计算子影像区域内的灰度共生矩阵和对比度特征值，将代表这个窗口的对比度特征值赋值给窗口的中心像素点；重复上述步骤，直到滑动窗口遍历整个图像，得到由每个窗口对比度特征值组成的一个对比度特征值矩阵，转化生成对比度特征影像。

3.根据权利要求1所述的易于图像分割的线虫识别方法，其特征在于所述步骤(3)中，对比度特征值影像中线虫位置的对比度特征值高于图像背景区域的对比度特征值，并分割识别出前景物体。

4.根据权利要求3所述的易于图像分割的线虫识别方法，其特征在于背景区域包括黑色边框、高亮度的背景区域以及低亮度的背景区域。

5.根据权利要求1所述的易于图像分割的线虫识别方法，其特征在于所述步骤(4)中，前景物体包括线虫、小型干扰物和微孔板，所述过滤识别方法包括以下步骤：a、选取面积阀值为线虫平均面积的一半，通过对得到的每个前景物体进行面积的筛选，过滤掉小型干扰物；

b、通过对每个前景物体的长、宽比值计算，过滤掉长、宽比值最大的微孔板，得到最终线虫识别结果。

6.根据权利要求5所述的易于图像分割的线虫识别方法，其特征在于所述步骤b中，通过定义一个近似求解每个前景物体的长、宽比值的方法如下：①、每个前景物体的面积设为A，用其所覆盖的像素点的个数计算求得；每个前景物体的周长设为C，用其外层像素点的个数计算求得；每个前景物体的宽度设为W，计算前景物体的宽度：②、每个前景物体的长度设为L，计算前景物体的长度：

③、每个前景物体的长、宽比值计算：

7.根据权利要求6所述的易于图像分割的线虫识别方法，其特征在于所述近似求解的前景物体均为长方形结构的前景物体。

8.根据权利要求1所述的易于图像分割的线虫识别方法，其特征在于微孔板为384孔板或96孔板。

9.易于图像分割的线虫识别系统，包括机架、数码显微镜、微孔板和计算机处理控制终端，微孔板放置在机架上，且微孔板放置在数码显微镜下方，数码显微镜与计算机处理控制终端通讯连接，用于接收和识别从数码显微镜处传送来的线虫实验图像信息，并对线虫实验图像进行处理；其特征在于计算机处理控制终端包括：①窗口滑动处理单元，用于计算灰度共生矩阵和对比度特征值，并得到以每个像素点为中心的对比度特征值，并转化生成对比度特征影像；

②分割判断识别单元，与窗口滑动处理单元连接，用于将对比度特征影像初步分割，依据线虫实验图像中线虫位置对比度特征值高于图像背景区域对比度特征值，识别出前景物体；

③过滤识别单元，与分割判断识别单元连接，用于对分割识别出的前景物体过滤，识别出线虫。

10.根据权利要求9所述的易于图像分割的线虫识别系统，其特征在于过滤识别单元还包括：

1>面积筛选阀值单元，面积筛选阀值单元用于筛选线虫平均面积一半的前景物体，该前景物体为小型干扰物；

2>长、宽比值计算单元，长、宽比值计算单元用于过滤长、宽比值最大的前景物体，该前景物体为微孔板，以识别出线虫实验图像中的线虫。