Basic study on contour tracing method in softwood cell contour extraction

The application of digital image analysis to calculate the parameters of softwood cells and to understand their microstructure is of importance in the area of basic micro-wood research such as wood anatomy. In order to obtain cell parameters, the most important part is to separate the cells from their background in an image, which is accomplished by drawing cell contours. In this study, a contour tracing method based on digital image binarization is introduced to extract the contours of softwood cells. As well, a comparison with other traditional methods is included. The results show that using this contour tracing method, clear and complete contours can be obtained, which solves the problems of traditional methods where sharp corners and turning points in an image could not be addressed.     

基于混合高斯模型的生猪个体检测算法

背景模型对于视频中运动目标检测的目标提取至关重要。高斯混合模型(GMM)是背景模型中常用的方法之一。混合高斯模型对于目标生猪检测存在算法效率低、误判点和鬼影等缺点。对此本文提出了一种基于自适应高斯混合模型的改进算法,以克服传统高斯混合模型在猪目标检测中的不足。本文基于高斯混合背景模型,引入了视频帧m和t_0的两个新参数。在混合高斯背景模型基础上,为了提高建模收敛速度,采用自适应调整高斯分布模型个数。本文通过每m帧对高斯分布进行一次扫描,删除多余的高斯分布,来提高模型的收敛速度。同时,采用自适应调整学习率值来消除误判和鬼影;初始阶段采用较高而且递减的学习率,在t_0帧之前加快背景建模;随着时间的持续,背景模型逐渐变得稳定,此时可以使用较小的学习率。t_0帧后为了保持稳定的背景建模,减少噪声干扰,本文采用了在t_0后使用固定的学习率。实验结果表明,该算法能够快速建立初始背景模型,检测运动目标猪,并提取目标猪的完整轮廓。该算法具有良好的鲁棒性和适应性。     

一种面向中医目诊的虹膜定位算法

虹膜诊断对于中医与民族医学的目诊理论具有重要的补充和借鉴作用,有必要深入研究虹膜及其图像特征与疾病、体质、中医辨证的证候要素等因素间的对应关系。本文以基于中医目诊的虹膜特征分析为出发点,以虹膜仪采集图像为对象,研究并提出了一种基于中医目诊的虹膜定位算法。该算法首先采用基于灰度阈值估计的方法得到瞳孔中心大致位置,再基于相似参数组的合并改进霍夫变换算法,得到虹膜内边界的定位结果,解决虹膜仪图像的瞳孔收缩、边界发生部分形变的问题。然后采用K均值聚类估计虹膜区域的大致范围,并以此构造初始轮廓,利用主动轮廓模型得到虹膜的外边界,从而避免由于图像畸变而引起霍夫变换失效的问题。     

基于图像的植物病变叶面特征值提取研究

[目的]运用计算机图像处理技术对生产中的角斑病与斑疹病进行区分研究。[方法]利用计算机视觉技术对植物病变特征进行色度学研究,以颜色及纹理作为植物病害图像特征参数进行病斑图像周长、面积和形状的提取,从而进行病害图像的分类判断。[结果]以CIE1976HIS色调百分率直方图法提取色度特征参数,过程简单、有效,运算速度快,消除了叶片形状大小的影响;利用色调直方图的统计特征参数分析,其色调偏度能够显著地将不同病状区分出来。[结论]该研究认为色调偏度可作为区分角斑病与斑疹病的特征参数。     

一种快捷的单细胞藻类计数方法——运用Photoshop软件分析细胞显微图像轮廓

细胞计数是藻类培养、赤潮调查和环境监测中的一个重要环节。本文设计并测试了一种单细胞藻类计数方法:利用体视显微镜及配套的CCD数字成像系统,获取固定体积样品的全视野图像,运用Photoshop软件对细胞显微图像轮廓进行分析计数。根据细胞粒径差异,实验选取5种代表性单细胞藻类,分别采用新方法和显微镜计数法对其进行细胞密度测定。研究结果表明,新方法在测定亚心形扁藻(Platymonas subcordiformis)时,结果较显微镜计数明显偏低。而在测定东海原甲藻(Prorocentrum donghaiense)、米氏凯伦藻(Karenia mikimotoi)、塔玛亚历山大藻(Alexandrium tamarense)和血红哈卡藻(Akashiwo sanguinea)时,计数结果与显微镜计数结果非常接近,较可信。其计数结果与显微镜计数结果具有较好的线性相关性(R2≥0.981 1,P0.01)。新方法能够有效测定粒径15μm以上纯种或混合培养的单细胞藻类的生物量,简化了测定程序的同时,减少了人为误差,具有一定的应用价值。     

外轮廓与花纹特征相结合的平面鞋印图像识别的研究

采用鞋印形状特征提取技术,提出基于外轮廓、内部花纹形状特征的鞋印图像识别方法。采用各分区纵横比、特征点来表示鞋印外轮廓特征,内部的花纹特征用傅立叶描述子和链码来表示。实验结果表明,该方法具有快速准确、科学实用等优点。     

基于多轮廓模型的红枣体积和表面积在线测量方法

为快速测量红枣的体积和表面积,给红枣三维信息的分级装备开发提供依据。该文搭建图像采集装置,由工业相机连续拍摄旋转圆盘上物体的二维图像,编写图像处理软件提取图像的二维轮廓特征,再由二维图像的轮廓构建三维多轮廓模型,测量模型的体积和表面积。探讨不同轮廓间角(4°～15°),不同投影高度(0.1～0.5cm)和不同直径(24～42 mm)对多轮廓模型测量体积和表面积的影响。试验结果表明,多轮廓球体模型的直径为固定值,体积的相对误差随轮廓间角和投影高度的增大而增大,表面积的相对误差随轮廓间角和投影高度的增大而减小,最小相对误差分别为6.0%和1.0%;多轮廓球体模型的轮廓间角和投影高度为确定值,模型的体积和表面积的相对误差随直径的变化不明显,但直径越小误差越大,体积和表面积相对误差的均值分别为9.1%和4.34%;多轮廓红枣模型的轮廓间角和投影高度为确定值,模型体积的平均相对误差随等级的增大而增大,表面积随等级变化不明显,其中体积的均方根误差和平均相对误差的均值为2.45 cm3和10.2%;表面积的均方根误差和平均相对误差的均值为3.65 cm2和7.09%。红枣多轮廓模型测量方法为红枣分级装备的开发提供技术参考。     

基于修正Kozak方程的人工樟子松树冠轮廓预估模型

【目的】对Kozak方程进行修正,采用树木易测因子为预测变量,构建人工樟子松树冠外部轮廓预估模型,为研究树木生理和树木竞争提供依据,为模拟单木树冠表面积和树冠体积奠定基础。【方法】基于黑龙江省14块固定样地70株人工樟子松解析木907个最大枝条数据,以Kozak方程基本形式为基础并对其进行修正,选出构建人工樟子松树冠外部轮廓基础模型的最优模型形式。在最优模型基础上,建立分别考虑样地效应、样木效应及同时考虑样地和样木效应两水平的非线性混合效应模型。利用R软件的nlme软件包求解非线性混合效应模型参数,采用AIC、BIC、-2LL对混合效应模型中不同随机效应参数组合形式、不同随机效应矩阵、方差-协方差矩阵和方差函数进行比较,选出最优模型形式,并对人工樟子松外部轮廓随树木因子的变化规律进行探讨。以林分密度为哑变量,构建不同密度的人工樟子松树冠外部轮廓预估模型。【结果】人工樟子松树冠外部轮廓预估模型因子包含胸径(DBH)、冠长率(CR)和高径比(HD)。与基础模型相比,分别考虑样地效应、样木效应的混合模型能够显著提高模型拟合效果,外部轮廓模型差异主要来源于样木效应。以样木为单水平的混合效应模型中,a2、a6为随机参数,对角矩阵为方差-协方差矩阵形式,ARMA(1,1)为解释组内方差的矩阵,采用幂函数消除异方差的模型形式为最优模型。同时考虑样地和样木效应两水平混合模型的拟合效果较单水平混合模型有所提高。以两水平混合模型的固定效应部分模拟外部轮廓与树木因子之间的关系,在分别固定另外2个变量的情况下,树冠半径随着DBH、CR增大均逐渐增大,树冠上半部分半径随着HD增大而增大,下半部分半径随着HD增大而减小。外部轮廓拐点的变化范围为0.6250~0.9170,拐点平均位置为0.8413,随着林木在林分中被压强度增大,拐点位置向树冠基部移动。密度小于1000株·hm^-2林分中单木的冠形与1000~2000株·hm^-2和大于2000株·hm^-2林分中单木的冠形区别很大。【结论】修正后的Kozak模型满足梢头处半径为0、在整个树冠范围内存在拐点且拐点唯一的特性,能够对人工樟子松树冠外部轮廓进行合理模拟及预测。两水平非线性混合效应模型可显著提高模型拟合效果,能够在树冠外部轮廓模型中应用。     

顶空固相微萃取-气相色谱质谱法分析红富士葡萄果实香气

[目的] 检测分析天津产区红富士葡萄果实香气,研究其葡萄果实的活性呈香成分及香气特征.[方法] 采用顶空固相微萃取(HS-SPME)及气相色谱-质谱技术(GC-MS)提取检测果实香气,内标-标准曲线法定量,结合气味活性值及果实香气轮廓,分析葡萄果实活性呈香成分及香气特征. [结果] 天津产区红富士葡萄果实中共定性定量3...     

弧面分度凸轮工作轮廓曲面数字化设计

针对弧面分度凸轮工作轮廓是空间不可展曲面而产生的造型困难问题,提出了创建合格点、由点拟合曲线、曲线拟合成曲面、曲面放样成实体的数字化建模方法。建立可变数组,在进行设计工作的同时使CAD能够与数据库动态实时地交换数据,实现设计过程中的数据共享、重用及在线加载。建模方法能够实行动态修改,提高了建模精度。