计算机图像处理技术在家蚕微粒子病识别中的应用

摘要

家蚕微粒子病是一种古老的、分布很广、毁灭性强的蚕病.曾对蚕丝业造成很大的损失.而且该病是传染性蚕病中唯一受检疫的病种,属于国际蚕种检疫对象,被中国列入进境动物二类传染病.但自从巴斯德发明母蛾镜选法检查微粒子以来,100多年来,蚕种微粒子病检验一直沿用这种镜选技术.目前中国口岸系统主要采用镜选法检测.母蛾镜选的检测方法,劳动强度很大、工作效率低,而且受人为影响大,客观性不强,也不符合当前社会法制化、标准化的要求.在这种情况下,该研究根据蚕业生产的特点和要求,运用图像处理技来实现机器的自动检测.针对微粒子显微图像噪声大、对比度不高而且是小目标检测的情况,该研究首先增强图像的亮度和对比度;然后采用小波阈值去噪技术对图像进行滤波处理;结合微粒子形状特点采用灰度形态学方法实现了对微粒子与背景的分割,并运用二值形态滤波筛选出微粒子;根据微粒子的形态特点,提取出了周长、宽度、高度、面积、伸长度、形状复杂度和矩形度等7个形态特征参数.为了区分与微粒子形态类似的其他孢子,对微粒子图像提取了一个颜色特征;采用基于遗传算法的神经网络分类器对于微粒子进行了识别.

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本人郑重声明

第1章绪论

1.1引言

1.2研究的目的及意义

1.3国内外研究现状

1.4研究的任务和技术路线

1.5本章小结

第2章家蚕微粒子病显微图像分析系统组成

2.1系统的标定

2.2家蚕微粒子病自动检测系统硬件构成

2.3家蚕微粒子病自动检测系统软件组成

2.4本章小结

第3章图像预处理

3.1微粒子图像分析

3.2图像亮度和对比度增强

3.3小波阈值去噪处理

3.3.1二维离散正交小波变换

3.3.2小波阈值去噪原理

3.3.3图像去噪步骤

3.4本章小结

第4章图像分割

4.1阈值分割方法

4.1.1全局阈值分割方法

4.1.2自适应阈值

4.2数学形态学处理

4.2.1形态学基本运算

4.2.2高帽变换阈值法原理

4.2.3算法设计

4.3本章小结

第5章特征提取

5.1经典目标轮廓检出方法

5.2基于知识的顺时针边缘跟踪算法

5.3特征参数提取

5.4本章小结

第6章图像识别技术

6.1识别方法介绍

6.2人工神经网络典型的结构BP网络

6.2.1影响BP算法的若干因素的讨论

6.2.2网络学习技巧

6.3遗传神经网络

6.3.1遗传算法的思想

6.3.2遗传算法的基本操作

6.3.3遗传算法的实现过程

6.3.4遗传神经网络方法设计

6.4样本采集技术

6.5识别结果分析

6.6本章小结

第7章结论与展望

致谢

参考文献

附录 家蚕微粒子特征参数值

攻读学位期间发表的学术论文