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《中国海洋大学》 2010年
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基于形态学多尺度图像分析的海藻细胞图像分割及特征提取

程军娜  
【摘要】:海洋浮游植物又称浮游海藻,它们既是海洋生态系统中最重要的初级生产者,也是引发赤潮的主要因素。对浮游植物资源的开发利用、对海洋生态系统的监测,都离不开对其种类的分类和鉴定。目前,对海藻的鉴定,最基本的方法是由生物学专家,观察显微镜下的藻类外观形态实现的。这种方法需要研究者拥有很高的专业水平和丰富的经验,且费时又费力。将计算机图像处理与模式识别技术,与这种最基本的方法相结合,建立浮游植物图像自动识别系统,是实现海藻种类准确、快速鉴定的新途径。国内外已有的浮游植物图像识别系统,普遍存在一些局限性:例如,海藻种类繁多,但大多数图像识别系统能够识别的种类偏少等。 本文的研究内容是浮游植物图像自动识别系统中的重要组成部分,以海藻细胞显微图像的自动分割以及纹理特征提取作为主要研究目标。图像分割和特征提取的结果是准确分类识别的基础。 近年来,形态学图像分析逐步发展成为图像领域一种新兴的研究方法,其基本思想对非线性图像处理分析产生了不可估量的促进意义,尤其适合于实时性要求高的场合。形态学图像分析具有理论严谨完备、节省内存、算法执行效率高、易于用硬件实现等优势。在浮游植物图像识别的国际先进研究工作中,采用形态学图像分析的方法进行图像分割和部分特征的提取,是一个主流的和有效的途径。 多尺度分析是一种类似于人类视觉系统的图像分析方法,它的优势在于:图像在不同的尺度下,可表现出与尺度相关的不同特性。因此,在某种单一尺度下无法实现的图像分割或特征检测任务在另外的或者综合的尺度上能实现。而形态学多尺度图像分析方法兼具形态学和多尺度分析的优点。因此,本文系统归纳了形态学多尺度图像分析的理论体系,跟踪其前沿进展,针对海藻细胞显微图像的特点,围绕图像分割和特征提取这两个目标,解决图像分割和特征提取中的难题。 本文的主要研究工作及创新之处包括以下几点: 1针对含噪、低对比度、弱边界、复杂形状海藻细胞显微图像的分割,利用形态金字塔变换和连通形态算子,解决分割中的主要问题: (1)为了解决图像边缘增强与噪声放大的矛盾,利用附益形态金字塔变换,结合直接灰度映射、梯度边缘检测算子和改进软阈值滤波方法,提出了一种基于Haar形态金字塔的多尺度边缘增强算法。 Haar形态金字塔变换的非线性特性,使得图像中的边缘等重要几何信息在各分辨率的残差图像中很好地保留。直接灰度映射增强了整幅图像的灰度对比度,但同时放大了噪声。梯度边缘检测算子和改进软阈值滤波方法,实现了残差图像边缘的跟踪和增强,而对噪声进行了抑制。实验结果表明:针对低对比度和边缘连续性差的海藻细胞显微图像,该算法可以有效地增强图像的边缘,且没有放大噪声。 (2)为了解决图像分割过程中噪声抑制和图像细节保留之间的矛盾,在连通形态变换的基础上,提出了一种自适应面积开算法,结合形态重建和属性细化等连通形态算子,在去噪的同时,保留边缘、角毛等精细结构。 2提出了一种完备重构的极值保留自适应提升形态小波。 在提升小波框架基础上,提出了一种极值保留自适应提升形态小波,而且证明:在不需要分解过程中的提升判据的前提下,它是可完备重构的。极值保留自适应提升形态小波,在对图像的多分辨率分解过程中,只对图像的平坦区域进行中值滤波,保留图像的局部极值点。 3以对海藻细胞显微图像的特征描述为目的,将极值保留自适应提升形态小波和基于灰度级共生矩阵(GLCM)的统计法相结合,提出了一种多尺度纹理特征描述方法。 为了降低GLCM的计算量,同时有效、可靠地描述海藻细胞纹理特征,本文将极值保留自适应提升形态小波引入基于GLCM的统计法,充分利用极值保留自适应提升形态小波极值保留的多分辩率特性和中值滤波的抗噪性能,使得该多尺度纹理特征描述方法,相对于单纯的基于GLCM的统计法,既具有计算效率上的优势,又降低了对噪声的敏感度。对中国沿海常见浮游植物细胞图像库中的17种圆筛藻种的纹理图像识别实验结果证明:基于极值保留自适应提升形态小波和GLCM的多尺度纹理特征描述方法,比基于原始图像的GLCM的纹理特征描述方法,平均正确识别率要高约7个百分点。 4针对甲藻类细胞原始显微图像边缘模糊、对比度低等不利于甲沟提取的困难,构造了一种边缘保留自适应提升形态小波。 该小波在根据图像的局部特征构造自适应性更新算子时,将边缘作为感兴趣的图像特征,更新提升根据是否是边缘像素选择保留、锐化滤波或平滑滤波,使得分解后的近似图像中,图像边缘得以保留,而灰度变化缓慢的区域得到了平滑。实验证明:甲藻细胞经边缘保留自适应提升形态小波分解后的近似图像,在一定程度上突出了目标边界,较之原始图像,更有利于甲沟特征的提取。
【学位授予单位】:中国海洋大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 于纯妍;基于偏微分方程的生物信息图像处理方法研究[D];大连海事大学;2012年
2 张宝辉;红外与可见光的图像融合系统及应用研究[D];南京理工大学;2013年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前3条
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中国硕士学位论文全文数据库 前3条
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2 陈成;海洋浮游植物自动识别系统中的外轮廓提取和形状分析[D];厦门大学;2009年
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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5 庞勇;李斌;吕颂辉;;不同磷源对海洋卡盾藻生长和碱性磷酸酶活性的影响[J];安徽农业科学;2010年17期
6 安鑫龙;李雪梅;;河北省2个赤潮藻新记录种——微小原甲藻和反曲原甲藻[J];安徽农业科学;2010年17期
7 雷强勇;吕颂辉;;维生素B_1和B_(12)对米氏凯伦藻增殖的影响[J];安徽农业科学;2010年18期
8 安鑫龙;么强;李雪梅;;赤潮微藻海洋卡盾藻研究[J];安徽农业科学;2010年32期
9 么强;李雪梅;安鑫龙;;中国海洋卡盾藻赤潮生态学研究[J];安徽农业科学;2011年01期
10 安鑫龙;李雪梅;么强;;河北省2个赤潮藻新记录种——米氏凯伦藻和里昂原多甲藻[J];安徽农业科学;2011年02期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 龙威;宗洪锋;;节流器类型对空气静压导轨静特性的影响分析[A];第十五届流体动力与机电控制工程学术会议论文集[C];2011年
2 程玉宝;;基于数学形态学的红外小目标检测研究[A];光子科技创新与产业化——长三角光子科技创新论坛暨2006年安徽博士科技论坛论文集[C];2006年
3 邓义祥;雷坤;富国;;长江口及毗邻海域陆源污染物入海总量分配研究及政策建议[A];2011中国环境科学学会学术年会论文集(第一卷)[C];2011年
4 卢易枫;;基于灰度共生矩阵的金刚石瑕疵自动识别技术研究[A];经济策论(上)[C];2011年
5 王秀青;侯增广;谭民;王永吉;黄战华;;Spiking神经网络及其在移动机器人中的应用[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
6 高洁;孙鹤旭;董砚;何林;;开关磁阻电机RBF神经网络滑模控制器的设计与转矩脉动优化的研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
7 蔡銮;徐栋;;钢筋混凝土双向偏心受力截面非线性分析[A];第十一届后张预应力学术交流会论文集[C];2011年
8 徐宏;张瑚;;DVR逆变单元补偿方法分析与研究[A];2010年云南电力技术论坛论文集(文摘部分)[C];2010年
9 李玉株;肖江;黄丽燕;刘君;;基于TDC-GP2的激光测距系统设计[A];第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅰ[C];2011年
10 鲁昌华;刘玉娜;;基于同态滤波和改进形态学的图像边缘检测[A];2011中国仪器仪表与测控技术大会论文集[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张春玉;预应力空间网格结构优化理论及可靠性分析[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 沈郑燕;声纳图像去噪与分割技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 乔小燕;基于生物形态学的赤潮藻显微图像分割与特征提取研究[D];中国海洋大学;2010年
4 孟涛;农村环境管理权均衡配置研究[D];中国海洋大学;2010年
5 孙美琴;应用硅藻释读南海晚第四纪以来的古环境[D];中国海洋大学;2009年
6 时长江;豆科类杂草种子图像识别系统研究[D];中国海洋大学;2009年
7 王云飞;东海赤潮监测卫星遥感方法研究[D];中国海洋大学;2009年
8 姜登钊;中药百部归经的研究及其在海洋中药研发中的应用[D];中国海洋大学;2010年
9 邢坤;层状氢氧化镁铝的改性与成型及其对磷/氮阴离子的吸附脱除性能[D];中国海洋大学;2010年
10 曹春晖;两种赤潮藻对锰的生理生态响应[D];中国海洋大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 宋天斌;油浸式变压器绝缘在线监测系统研究[D];华中农业大学;2010年
2 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
3 程祥;农产品冷链物流库存管理应用研究[D];华中农业大学;2010年
4 廖甜甜;白细胞图像语义识别分类的研究[D];南昌航空大学;2010年
5 吕媛媛;基于本体的物流信息集成系统的研究[D];山东科技大学;2010年
6 钟宇翔;植物纤维增强热塑性本薯淀粉复合材料的制备与性能研究[D];广西师范学院;2010年
7 俞亚明;LOFT建筑中的节能设计[D];浙江理工大学;2010年
8 王林吉;基于CIELAB均匀颜色空间和聚类算法的混纺测色研究[D];浙江理工大学;2010年
9 王海波;泰安山城结合部公园游人行为研究[D];山东农业大学;2010年
10 张丽;基于单目视觉的水下目标识别与三维定位技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 罗利锐;刘志刚;陈文涛;耿彦生;;红外探测技术在海底隧道地质预报中的应用[J];地下空间与工程学报;2010年04期
2 袁轶慧;张俊举;陈佐龙;常本康;;飞行弹丸表面温度与红外辐射特性仿真研究[J];兵工学报;2010年08期
3 毛士艺,赵巍;多传感器图像融合技术综述[J];北京航空航天大学学报;2002年05期
4 毛峡;胡海勇;黄康;梁晓庚;;飞机红外辐射及大气透过率计算方法[J];北京航空航天大学学报;2009年10期
5 王岭雪,金伟其,刘广荣,高稚允;基于侧抑制特性的夜视图像彩色融合方法研究[J];北京理工大学学报;2003年04期
6 陈伟力;王霞;金伟其;李福文;;基于小波包变换的中波红外偏振图像融合研究[J];北京理工大学学报;2011年05期
7 陈家秋;;浅谈基尔霍夫定律的应用[J];才智;2011年33期
8 廉绿松;蒋汉元;;CCD相机靶面倾斜误差修正应用研究[J];长春理工大学学报(自然科学版);2009年02期
9 刘松涛;周晓东;杨绍清;;图像融合系统研究现状[J];电光与控制;2007年05期
10 秦琰华;赵军民;;CCD成像系统识别能力分析研究[J];弹箭与制导学报;2006年01期
中国博士学位论文全文数据库 前9条
1 林颖;基于水平集方法的图像分割关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 田思;微光与红外图像实时融合关键技术研究[D];南京理工大学;2010年
3 冯晨;基于分形维数的中国海常见浮游植物细胞图像特征提取[D];中国海洋大学;2007年
4 谭裴;磁共振成像中的运动伪影消除方法研究[D];中国科学技术大学;2009年
5 刁宏志;针叶材年轮细胞图像识别及几何参数建模的研究[D];东北林业大学;2008年
6 胡方明;光电成像系统建模及性能评估技术研究[D];西安电子科技大学;2005年
7 王晓峰;水平集方法及其在图像分割中的应用研究[D];中国科学技术大学;2009年
8 李小兵;MRI图像脑肿瘤分割与EEG脑癫痫检测的研究[D];大连理工大学;2010年
9 林相波;基于非刚性配准的图像分割研究及其在脑部MRI图像中的应用[D];大连理工大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前9条
1 王大鹏;基于水平集的图像分割技术研究[D];安徽大学;2011年
2 金大年;基于水平集的医学图像分割算法研究[D];第一军医大学;2005年
3 秦树伟;白细胞显微图像的分类识别研究[D];苏州大学;2007年
4 高静;基于形态学分水岭算法的细胞图像分割[D];吉林大学;2008年
5 章日康;基于偏微分方程及变分水平集的图像分割[D];电子科技大学;2008年
6 卢艳芝;重叠细胞分割技术研究[D];湖南师范大学;2008年
7 尹聪;真彩色细胞显微图像自动识别技术的研究[D];山东大学;2008年
8 郭彦伶;基于全变分(Ⅳ)的彩色图像增强[D];西北大学;2009年
9 汪伟;基于各向异性扩散的数字图像处理研究[D];中国科学技术大学;2009年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 安鑫龙;齐遵利;李雪梅;张秀文;;河北省沿海赤潮研究20年[J];安徽农业科学;2008年31期
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 冯晨;基于分形维数的中国海常见浮游植物细胞图像特征提取[D];中国海洋大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前6条
1 黄丽达;基于纹理特征的图像检索技术研究[D];湖南大学;2005年
2 王礼想;两类纹理分类方法的比较[D];安徽大学;2006年
3 王铌;海洋浮游生物数字图像处理方法[D];中国海洋大学;2006年
4 尚燕;纹理图像分类算法的研究[D];燕山大学;2007年
5 林晓峰;基于纹理特征的遥感图像分类算法研究[D];大连理工大学;2007年
6 邓志坚;基于图像处理的珍珠质量检测系统[D];浙江大学;2008年
【相似文献】
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10 刘传文;;基于模糊隶属度曲面的遗传算法图像分割[J];交通与计算机;2005年06期
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3 周晖;赵珂;王润生;;基于数据属性驱动的高分辨率遥感图像自适应融合分割算法[A];第十四届全国信号处理学术年会(CCSP-2009)论文集[C];2009年
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5 曹永锋;孙洪;徐新;;基于盆地动力学的图像多级阈值化方法[A];第十一届全国信号处理学术年会(CCSP-2003)论文集[C];2003年
6 陈明;;一种指纹图像分割方法[A];全国第16届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议论文集[C];2004年
7 饶洪辉;姬长英;;基于分水岭算法的绿色作物和背景分割[A];农业工程科技创新与建设现代农业——2005年中国农业工程学会学术年会论文集第三分册[C];2005年
8 闫成新;范波涛;;基于梯度门限的图像过渡区提取与分割[A];中国图学新进展2007——第一届中国图学大会暨第十届华东六省一市工程图学学术年会论文集[C];2007年
9 王一波;胡仲翔;姚耀;;基于水平集的激光条纹提取方法[A];2009全国虚拟仪器大会论文集(一)[C];2009年
10 罗志宏;冯国灿;杨关;;一个新变分模型在噪声图像分割中的应用[A];第十五届全国图象图形学学术会议论文集[C];2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
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2 陈雪;康佳“第一屏”今年上“春晚”[N];中国证券报;2007年
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4 张兰华;数字化技术助力安防行业上台阶[N];光明日报;2006年
5 刘奕;康佳高起点挺进LED产业[N];中华工商时报;2006年
6 向良璧;断层图像处理分析技术取得重大成果[N];经济参考报;2003年
7 游雪晴;专家指出:不要炒作虚拟人[N];科技日报;2003年
8 安徽 云飞;VB中图像显示特效五例[N];电脑报;2001年
9 张兰华;数字化核心助力安防行业渐入佳境[N];科技日报;2006年
10 程玮坚通讯员 周镇明;“亚洲第一屏”凤岗制造[N];东莞日报;2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
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8 张新野;基于聚类分析的图像分割方法研究[D];大连海事大学;2012年
9 侯格贤;遗传算法及其在跟踪系统中的应用研究[D];西安电子科技大学;1998年
10 黄陈蓉;基于Gap统计的图像分割理论与算法研究[D];南京理工大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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3 葛秘蕾;基于云理论的图像分割技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 康朝红;基于支持向量机的X线图像分割技术研究[D];河北大学;2009年
5 萧湘;骨髓细胞图像分割方法研究[D];中南林业科技大学;2010年
6 尚金奎;基于粗糙集理论的图像分割方法研究[D];东北大学;2008年
7 胡媛媛;基于形态学的图像分割方法的研究与应用[D];昆明理工大学;2008年
8 蔺恒;基于人工免疫网络的图像分割[D];西安电子科技大学;2010年
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10 柳莹莹;基于量子进化计算的数据聚类和图像分割[D];西安电子科技大学;2010年
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