計算機輔助羊精子運動能力分析研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代社會的不斷發(fā)展，人類生活水平的不斷提高以及世界人口總數(shù)的不斷增長，都極大地刺激了畜牧業(yè)的發(fā)展。但是，現(xiàn)代畜牧業(yè)的選種育種大多仍然按照傳統(tǒng)的依靠人工的方式進行，這種方式對操作人員的專業(yè)知識和實踐經(jīng)驗要求較高，嚴重制約了畜牧業(yè)的健康發(fā)展。本文研究的羊精子質(zhì)量檢測技術(shù)的關(guān)鍵問題和方法對于促進畜牧業(yè)的健康發(fā)展是十分迫切和必要的，本文的研究工作既有理論意義又有應(yīng)用價值。本文分析了國內(nèi)外動物精子質(zhì)量檢測技術(shù)的研究成果及其現(xiàn)狀，重點研究了羊精

2、子連續(xù)運動幀圖像特征，將圖像處理方法應(yīng)用于羊精子運動能力分析上面，得到了一套完整的適合于羊精子運動能力分析的方法。
　　具體來說，本文的研究內(nèi)容主要包括精子運動圖像預(yù)處理、精子目標分割、精子目標特征信息提取、目標識別和精子多目標運動軌跡跟蹤幾個方面。
　　在圖像采集之前，為了確保采集到的圖像的清晰度，首先對獲取的圖像進行清晰度判別，建立清晰度判別函數(shù)以保證獲取到的圖像的清晰度。對于采集到的圖像采用鄰域濾波算法進行預(yù)處理，該方

3、法能有效消除圖像隨機噪聲的影響，并且算法簡單、易于實現(xiàn)，適合精子圖像的預(yù)處理。為了增強圖像的對比度和平衡圖像光照影響，本文采用同態(tài)濾波方法對圖像進行處理，該方法能有效的提高圖像對比度并進一步降低噪聲干擾。
　　精子目標分割過程分為普通精子目標分割和粘連精子目標分割兩部分。根據(jù)目標的形狀因子、面積等特征因子判斷目標是單個精子還是粘連目標。對于非粘連的羊精子目標采用改進的二維OTSU算法進行分割。該算法將圖像由一維空間轉(zhuǎn)換到二維空間，

4、在二維空間中搜索最佳閾值，對于閾值的搜索更加準確并且能有效的降低噪聲的干擾。對于粘連交疊目標的分割，本文采用形狀因子和鏈碼原理相結(jié)合的方式，在粘連目標邊緣尋找凹點并根據(jù)凹點位置確定分割點，分割粘連目標，該方法對于兩個粘連精子目標的分割快速、有效。
　　在精子多目標跟蹤方面，根據(jù)精子本身的形狀特征及其運動過程中的速度特征，歸納出精子運動的特征參數(shù)。根據(jù)精子下一幀的運動特征結(jié)合卡爾曼濾波方法預(yù)測精子下一幀的運動范圍，在預(yù)測范圍內(nèi)建立相