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車驅(qū)孢子捕捉器的顯微圖像采集系統(tǒng)
來源: http://www.petseason.cn/ 類別:技術(shù)文章 更新時(shí)間:2016-01-18 閱讀次
車驅(qū)孢子捕捉器的顯微圖像采集系統(tǒng)是一項(xiàng)比較有價(jià)值的功能,對于楊樹的病害孢子的采集十分有效,然后利用數(shù)字圖像處理識(shí)別技術(shù)研究,最后對孢子自動(dòng)識(shí)別并且計(jì)數(shù)。這種方法不但提高了計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確率和數(shù)據(jù)收集的速度,又節(jié)省了大量的人力和物力,當(dāng)之無愧的快速先進(jìn)的技術(shù)手段。
去除背景光并將圖像灰度化,為了消除光源光強(qiáng)變化影響及系統(tǒng)中噪聲干擾,將原始圖像減去背景光圖像,并利用總亮度公式川將彩色圖像變?yōu)?位灰度圖像:f=0222R+0.7076+0.071B式中f為變換后的灰度圖像的亮度,即灰度值。
車驅(qū)孢子捕捉器IMHS平滑算法,為提高孢子識(shí)別率,必須進(jìn)一步去除圖像中的噪聲。在研究和比較已有平滑技術(shù)的基礎(chǔ)上,本文提出一種改進(jìn)的最大均勻性平滑算法((1)對圖像f(x,y)的(x,y)點(diǎn)重復(fù)對點(diǎn)((x,y)的17個(gè)梯形區(qū)域求極差和中值。判定最小極差區(qū)域,將中值賦給點(diǎn)((X,Y)。
一般來說,結(jié)構(gòu)元素是八連通時(shí),所得邊界為四連通;而結(jié)構(gòu)元素是四連通時(shí),所得的邊界為八連通。提取孢子邊界是為了計(jì)算周長和求取傅里葉子,而八連通的邊界平滑性好,更接近真實(shí)飽子。因此本文采用四連通的結(jié)構(gòu)元素。由于圖中的飽子邊界有一定的寬度,必須對其進(jìn)行細(xì)化處理。本文采用一種并串結(jié)合的細(xì)佬處理方法,它是在Hilditch經(jīng)典細(xì)化算法的基礎(chǔ)上,做一些改進(jìn)。
由車驅(qū)孢子捕捉器的顯微圖像采集系統(tǒng)獲得孢子圖像,經(jīng)去噪聲、圖像平滑、閡值分割和膨脹,得到二值化圖像,然后對它進(jìn)行邊緣提取和細(xì)化,最后實(shí)現(xiàn)孢子的自動(dòng)計(jì)數(shù)。研究中對53幅楊樹病害孢子圖像進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別計(jì)數(shù),正確率達(dá)到9800。這項(xiàng)技術(shù)為楊樹病害預(yù)測預(yù)報(bào)提供了一種快速先進(jìn)的手段。
去除背景光并將圖像灰度化,為了消除光源光強(qiáng)變化影響及系統(tǒng)中噪聲干擾,將原始圖像減去背景光圖像,并利用總亮度公式川將彩色圖像變?yōu)?位灰度圖像:f=0222R+0.7076+0.071B式中f為變換后的灰度圖像的亮度,即灰度值。
車驅(qū)孢子捕捉器IMHS平滑算法,為提高孢子識(shí)別率,必須進(jìn)一步去除圖像中的噪聲。在研究和比較已有平滑技術(shù)的基礎(chǔ)上,本文提出一種改進(jìn)的最大均勻性平滑算法((1)對圖像f(x,y)的(x,y)點(diǎn)重復(fù)對點(diǎn)((x,y)的17個(gè)梯形區(qū)域求極差和中值。判定最小極差區(qū)域,將中值賦給點(diǎn)((X,Y)。
一般來說,結(jié)構(gòu)元素是八連通時(shí),所得邊界為四連通;而結(jié)構(gòu)元素是四連通時(shí),所得的邊界為八連通。提取孢子邊界是為了計(jì)算周長和求取傅里葉子,而八連通的邊界平滑性好,更接近真實(shí)飽子。因此本文采用四連通的結(jié)構(gòu)元素。由于圖中的飽子邊界有一定的寬度,必須對其進(jìn)行細(xì)化處理。本文采用一種并串結(jié)合的細(xì)佬處理方法,它是在Hilditch經(jīng)典細(xì)化算法的基礎(chǔ)上,做一些改進(jìn)。
由車驅(qū)孢子捕捉器的顯微圖像采集系統(tǒng)獲得孢子圖像,經(jīng)去噪聲、圖像平滑、閡值分割和膨脹,得到二值化圖像,然后對它進(jìn)行邊緣提取和細(xì)化,最后實(shí)現(xiàn)孢子的自動(dòng)計(jì)數(shù)。研究中對53幅楊樹病害孢子圖像進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別計(jì)數(shù),正確率達(dá)到9800。這項(xiàng)技術(shù)為楊樹病害預(yù)測預(yù)報(bào)提供了一種快速先進(jìn)的手段。
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