基于線性判別分析的赤潮藻類流式圖像自動識別研究.pdf

1、赤潮是世界近海三大污染問題之一，給人類社會造成了巨大的危害，引起全世界范圍的廣泛關注和研究。近年來我國近海區(qū)域赤潮爆發(fā)的數(shù)量和災害程度逐年加大，每年都造成高達數(shù)十億的經(jīng)濟損失，并威脅人類的生命安全，引起我國社會各界的廣泛關注。國家每年投入大量人力物力展開赤潮爆發(fā)機制、預警和防治工作的研究。其中加強對赤潮災害的預警是防治赤潮的重要內(nèi)容，而對赤潮藻種的快速鑒別是赤潮預警的關鍵步驟。
　　本文針對流式圖像分析儀采集的赤潮藻類圖像特點，展

2、開赤潮藻類圖像識別研究。由于所采集的藻類圖像存在圖像模糊、邊緣斷裂等問題，傳統(tǒng)處理方法難以保證處理質(zhì)量，需要結合圖像實際情況進行研究。本文的主要工作包括:
　　1.對流式圖像進行預處理，得到邊緣較清晰的藻類圖像，在此基礎上對比多種分割方法的分割結果，提出結合LOG算子和大津法的分割方法，分割結果表明，該方法適合大多數(shù)流式圖像，并能得到比較完整的目標藻類以及其輪廓。
　　2.根據(jù)目標藻類分割結果，提取了11個形狀特征和3種紋理

3、特征，分析這些特征的平移、旋轉、尺度不變性，確定適合本文研究的特征。
　　3.深入研究線性判別分析方法，在該算法的基礎上建立完整的赤潮藻類分類器，利用藻類形狀特征和紋理特征進行分類識別研究。
　　4.針對中肋骨條藻展開細胞計數(shù)研究，提出一種循環(huán)腐蝕的方法分離該藻的粘連細胞。應用該方法統(tǒng)計經(jīng)分類器識別出的圖像中該藻的細胞數(shù)量，與人工計數(shù)結果對比，達到94.21％的正確率。
　　本文基于線性判別分析算法建立赤潮藻類自動分類