基于分形方法的有害赤潮顯微圖像識別研究.pdf

1、近年來,隨著海洋環(huán)境污染和海水富營養(yǎng)化程度的加劇,赤潮災害越來越頻繁,造成了嚴重的生態(tài)破壞和經濟損失,引起了世界各國政府、公眾和科學家的關注。我國從基礎研究、高技術發(fā)展等不同方面研究赤潮發(fā)生的機制、預警、預報與防治方法,嘗試建立赤潮監(jiān)測體系等。其中快速有效的鑒定引發(fā)赤潮的主要藻種是赤潮自動監(jiān)測技術中的一個重要組成部分。
　　 分形理論是現代非線性科學研究中一個十分活躍的數學分支,近年來它在圖像處理領域中得到了廣泛應用。其中分形編

2、碼因為具有高壓縮比的優(yōu)勢而得到了迅速發(fā)展,同時根據分形編碼具有吸引子不變性的特點,我們可以利用針對進行了分形編碼的圖像而定義的圖像間相似度的測距方式——分形鄰距來進行圖像匹配,從而達到識別的目的。
　　 本文選題來源于國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)“有害赤潮生物診斷系統技術研究”(編號:2006AA09Z178),主要針對我國沿海常見有害赤潮藻,通過采集藻種不同生長時期、不同角度的多視點圖像,以分形理論為基礎,對經過目標提

3、取后的有害赤潮顯微圖像的識別進行了研究。主要工作包括:
　　 1、在圖像采集的過程中,赤潮藻類細胞周圍往往存在一些泥沙、殘骸等干擾物,這使得圖像的背景變得極為復雜,會對后續(xù)的自動識別產生較大的影響。針對這一缺陷,提出了一種基于大津法和輪廓提取技術的目標提取方法,該方法對無角毛類藻種顯微圖像的目標細胞提取效果較好。此方法通過尋找二值圖像的最大輪廓精確定位藻種細胞的位置并提取出主要細胞,從而去除藻種顯微圖像中的泥沙、噪聲、雜質等干擾