水中微生物图像检测技术研究
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随着现代社会工业的迅速发展以及人民生活水平的不断提高,污水排放变得越来越严重,污水处理也显得尤为重要,以微生物的方式去除水中污染是目前污水处理有效可行的方法。由于计算机技术的广泛应用,基于数字图像处理的水中微生物检测技术在水质环境监测、水污染防治领域受到了广泛重视,并取得了开创性的成就。采用数字图像处理的方法,经过对微生物显微图像的预处理、目标提取、特征提取、特征优化及分类处理,最终实现了对水中微生物的分类和计数。本文首先介绍了水中微生物图像检测的整体流程;接下来根据微生物的多样性及显微图像背景复杂度不同等特点,对图像预处理和目标提取的方法做了进一步改进,提出了新的预处理和目标提取方案;然后通过对模拟退火技术和遗传算法的研究,将遗传模拟退火算法应用于特征优化中,提高了水中微生物的检测准确性和检测效率。论文主要工作和成果如下:(1)图像预处理——对水中微生物图像预处理用到的图像预处理技术做了详细介绍,包括彩色图像灰度化、灰度修正、图像滤波、数学形态学等。(2)图像目标提取——对目标提取算法做了探讨,提出基于最大类间方差法的目标提取、基于多结构元抗噪形态学边缘检测的目标提取和基于RFCM聚类的目标提取;对于背景复杂的图像,仍采用陈瑶等人提出的交互式目标提取。(3)图像特征优化——对遗传算法和模拟退火算法进行了系统地分析,采用遗传算法和模拟退火算法相结合的方法,对提取出的16项特征进行优化,筛选出面积、周长、复杂度等较好的10项特征。
摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
第一章 绪论 | 第8-13页 |
1.1 水中微生物检测的必要性 | 第8-9页 |
1.2 数字图像处理在显微图像识别中的发展现状 | 第9-10页 |
1.2.1 数字图像处理概述 | 第9页 |
1.2.2 数字图像处理在显微图像识别中的应用 | 第9-10页 |
1.3 论文主要内容及创新点 | 第10-11页 |
1.4 论文结构安排 | 第11-13页 |
第二章 水中微生物检测过程及预处理技术 | 第13-26页 |
2.1 引言 | 第13页 |
2.2 水中微生物检测过程 | 第13-16页 |
2.3 彩色图像灰度化 | 第16-18页 |
2.4 图像增强 | 第18-25页 |
2.4.1 图像的灰度修正 | 第18-21页 |
2.4.2 图像滤波 | 第21-23页 |
2.4.3 边缘增强 | 第23-25页 |
2.5 图像分割 | 第25页 |
2.6 本章小结 | 第25-26页 |
第三章 水中微生物图像的目标提取 | 第26-42页 |
3.1 引言 | 第26页 |
3.2 基于阀值的目标提取 | 第26-29页 |
3.2.1 最大类间方差分割算法 | 第27-29页 |
3.2.2 内部填充 | 第29页 |
3.2.3 实验结果 | 第29页 |
3.3 基于形态学边缘检测的目标提取 | 第29-35页 |
3.3.1 数学形态学 | 第30-32页 |
3.3.2 多结构元抗噪形态学边缘检测 | 第32-34页 |
3.3.3 实验结果 | 第34-35页 |
3.4 基于改进的FCM聚类的目标提取 | 第35-40页 |
3.4.1 改进的FCM聚类算法 | 第35-38页 |
3.4.2 最大独立成分检测 | 第38-39页 |
3.4.3 实验结果 | 第39-40页 |
3.5 交互式目标提取 | 第40-41页 |
3.6 本章小结 | 第41-42页 |
第四章 水中微生物图像的特征优化 | 第42-56页 |
4.1 引言 | 第42页 |
4.2 基本概念 | 第42-44页 |
4.2.1 特征提取 | 第42-43页 |
4.2.2 特征优化 | 第43-44页 |
4.3 遗传算法 | 第44-48页 |
4.3.1 遗传算法的基本思想 | 第45页 |
4.3.2 遗传算法的流程及步骤 | 第45-46页 |
4.3.3 遗传算法的构成 | 第46-48页 |
4.4 模拟退火技术 | 第48-49页 |
4.5 基于遗传算法和模拟退火算法相结合的特征优化 | 第49-52页 |
4.6 水中微生物图像的特征优化方法及实验结果 | 第52-55页 |
4.7 本章小结 | 第55-56页 |
第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
5.1 工作总结 | 第56-57页 |
5.2 研究展望 | 第57-58页 |
参考文献 | 第58-61页 |
致谢 | 第61页 |
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