版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、浮游植物作為海洋生態(tài)系統(tǒng)中最重要的初級生產者,對海洋生態(tài)環(huán)境和海洋生物資源影響巨大。以分形理論為基礎,本文主要對中國海常見浮游植物細胞顯微圖像分析和特征提取進行了研究。在深入分析浮游植物細胞生物特征的基礎上,嘗試使用分形維數對中國海常見浮游植物細胞的形狀和紋理特征進行提取。圍繞這一問題,本文主要進行了下面五個方面的工作。 在進行灰度圖像分形維數計算時,目前廣泛使用的是盒維數法,但這種方法計算出的分形維數比較粗糙。針對這一問題,本
2、文提出了一種基于面積覆蓋計算分形維數的方法,這種方法所計算出的分形維數幾乎是連續(xù)的,可以比較精確地反映灰度圖像的分形特征。 根據分形維數灰度映射圖像的分形性質,本文提出了一種邊緣檢測方法。應用這種方法對基于面積覆蓋法計算得到的分形維數灰度映射圖像進行處理后,可以較好地提取出浮游植物細胞的邊緣形狀,從而有利于同一種浮游植物細胞不同展現形態(tài)的劃分和不同科屬下浮游植物細胞之間的分類。 針對角毛藻細胞圖像中角毛邊緣輪廓較難提取這
3、一問題,本文對毯覆蓋計算分形維數的方法進行了改進。將使用改進后的毯覆蓋法計算得到的分形維數灰度映射圖像與邊緣檢測算法相結合,比較完整地提取出了角毛的邊緣信息。 為全面地描述角毛藻細胞圖像中角毛的分布特征,本文提出了一種灰度圖像方向角提取方法,并將其引入到了二值圖像分形矢量的計算當中,提出了方向分形矢量的概念。應用方向分形矢量對角毛藻邊緣二值圖像進行描述,可以體現出角毛的方向信息,為角毛藻屬下各種的分類奠定了基礎。 根據圓
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 木材細胞圖像分形特征提取算法研究.pdf
- 基于分形理論的浮游植物顯微圖像識別研究.pdf
- 基于分形維數和多尺度分形特征的醫(yī)學圖像處理.pdf
- 基于分形維數的風電傳動鏈故障特征提取方法及其應用.pdf
- 基于分形特征的巖石節(jié)理圖像分割及分形維數的測量.pdf
- 基于分形維數的紋理圖像分割.pdf
- 中國若干近海浮游植物細胞裂解速率的研究.pdf
- 遺傳算法提取熒光指紋特征的浮游植物分析方法研究.pdf
- 基于熒光特征的海洋浮游植物快速分類方法研究.pdf
- 基于衛(wèi)星遙感圖像的東中國海溢油信息提取.pdf
- 基于多小波理論的浮游植物圖像處理研究.pdf
- 基于分形和神經網絡的鐵譜磨粒圖像特征提取與識別.pdf
- 基于深度圖像的三維人臉特征提取.pdf
- 基于細胞核分析的癌細胞圖像特征提取與識別.pdf
- 硅藻門浮游生物的圖像分割和特征提取.pdf
- 高分辨率SAR圖像車輛目標分形特征提取技術.pdf
- 腫瘤細胞圖像預處理及特征提取.pdf
- 基于圖像特征提取的火災檢測.pdf
- 基于特征提取的紋理圖像分割.pdf
- 基于分形維數和小波的圖像編碼.pdf
評論
0/150
提交評論