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車驅孢子捕捉器的顯微圖像采集系統(tǒng)
來源: http://www.zhouyanwai.cn/ 類別:技術文章 更新時間:2016-01-18 閱讀次
車驅孢子捕捉器的顯微圖像采集系統(tǒng)是一項比較有價值的功能,對于楊樹的病害孢子的采集十分有效,然后利用數(shù)字圖像處理識別技術研究,最后對孢子自動識別并且計數(shù)。這種方法不但提高了計數(shù)的準確率和數(shù)據(jù)收集的速度,又節(jié)省了大量的人力和物力,當之無愧的快速先進的技術手段。
去除背景光并將圖像灰度化,為了消除光源光強變化影響及系統(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。
車驅孢子捕捉器IMHS平滑算法,為提高孢子識別率,必須進一步去除圖像中的噪聲。在研究和比較已有平滑技術的基礎上,本文提出一種改進的最大均勻性平滑算法((1)對圖像f(x,y)的(x,y)點重復對點((x,y)的17個梯形區(qū)域求極差和中值。判定最小極差區(qū)域,將中值賦給點((X,Y)。
一般來說,結構元素是八連通時,所得邊界為四連通;而結構元素是四連通時,所得的邊界為八連通。提取孢子邊界是為了計算周長和求取傅里葉子,而八連通的邊界平滑性好,更接近真實飽子。因此本文采用四連通的結構元素。由于圖中的飽子邊界有一定的寬度,必須對其進行細化處理。本文采用一種并串結合的細佬處理方法,它是在Hilditch經(jīng)典細化算法的基礎上,做一些改進。
由車驅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,然后對它進行邊緣提取和細化,最后實現(xiàn)孢子的自動計數(shù)。研究中對53幅楊樹病害孢子圖像進行自動識別計數(shù),正確率達到9800。這項技術為楊樹病害預測預報提供了一種快速先進的手段。
去除背景光并將圖像灰度化,為了消除光源光強變化影響及系統(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。
車驅孢子捕捉器IMHS平滑算法,為提高孢子識別率,必須進一步去除圖像中的噪聲。在研究和比較已有平滑技術的基礎上,本文提出一種改進的最大均勻性平滑算法((1)對圖像f(x,y)的(x,y)點重復對點((x,y)的17個梯形區(qū)域求極差和中值。判定最小極差區(qū)域,將中值賦給點((X,Y)。
一般來說,結構元素是八連通時,所得邊界為四連通;而結構元素是四連通時,所得的邊界為八連通。提取孢子邊界是為了計算周長和求取傅里葉子,而八連通的邊界平滑性好,更接近真實飽子。因此本文采用四連通的結構元素。由于圖中的飽子邊界有一定的寬度,必須對其進行細化處理。本文采用一種并串結合的細佬處理方法,它是在Hilditch經(jīng)典細化算法的基礎上,做一些改進。
由車驅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,然后對它進行邊緣提取和細化,最后實現(xiàn)孢子的自動計數(shù)。研究中對53幅楊樹病害孢子圖像進行自動識別計數(shù),正確率達到9800。這項技術為楊樹病害預測預報提供了一種快速先進的手段。
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