多目標(biāo)跟蹤技術(shù)在豬精子質(zhì)量分析中的研究.pdf

1、密級(jí)桂林電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文題目多目標(biāo)跟蹤技術(shù)在豬精子質(zhì)量分析中的研究（英文）（英文）ResearchofMultitargettrackingTechnologyinPigSpermAnalysis研究生學(xué)號(hào):122031401研究生姓名:雷茜茜指導(dǎo)教師姓名、職務(wù)指導(dǎo)教師姓名、職務(wù):黃文明教授申請(qǐng)學(xué)位門類:工學(xué)碩士學(xué)科、專學(xué)科、專業(yè)名稱:軟件工程提交論文日期:2015年4月論文答辯日期:2015年6月摘要I摘要在計(jì)算機(jī)圖像處理、計(jì)

2、算機(jī)視覺以及模式識(shí)別領(lǐng)域中，多目標(biāo)跟蹤技術(shù)一直以來都是人們研究的熱點(diǎn)。對(duì)采集圖像序列進(jìn)行多目標(biāo)跟蹤的過程包括目標(biāo)提取、遮擋目標(biāo)的分割識(shí)別、目標(biāo)特征分析和目標(biāo)位置預(yù)測等。計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，使得多目標(biāo)跟蹤技術(shù)在軍事、醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別及航空航天等領(lǐng)域的應(yīng)用范圍越來越廣。利用多目標(biāo)跟蹤技術(shù)實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)輔助精子質(zhì)量檢測，能夠克服傳統(tǒng)人工檢測耗時(shí)費(fèi)力、主觀性強(qiáng)和精度無法保障等缺點(diǎn)。因此，研究如何利用多目標(biāo)跟蹤算法簡單、快速、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)精子目

3、標(biāo)跟蹤具有十分重要的意義。本文在現(xiàn)有的研究基礎(chǔ)上，提出了改進(jìn)的Hankel總體最小二乘法。本文的主要工作內(nèi)容如下：一、首先介紹了計(jì)算機(jī)輔助動(dòng)物精子質(zhì)量分析的研究現(xiàn)狀，分析了此系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)和存在的問題，并對(duì)課題的研究背景和意義進(jìn)行了描述；然后探討了如區(qū)域跟蹤算法、MeanShift算法和卡爾曼濾波算法等幾種經(jīng)典多目標(biāo)跟蹤算法的基本原理和各自的優(yōu)缺點(diǎn)，并針對(duì)精子的運(yùn)動(dòng)特性，分析研究這些算法對(duì)動(dòng)物精子的適用性。二、分析研究了現(xiàn)有的圖像分割算法和

4、目標(biāo)識(shí)別方法，采用卡爾曼Otsu算法對(duì)精子圖像序列進(jìn)行分割。對(duì)分割后的精子圖像，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法分割粘連精子，并利用形狀因子去除雜質(zhì)，然后進(jìn)行編號(hào)定位，為實(shí)現(xiàn)對(duì)精子的有效跟蹤做準(zhǔn)備。三、針對(duì)動(dòng)物精子圖像中精子的外觀不可用導(dǎo)致跟蹤難度增大、目標(biāo)遮擋和運(yùn)動(dòng)軌跡長度不定等降低跟蹤準(zhǔn)確率等問題，本文提出利用以目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為跟蹤線索的Hankel總體最小二乘法(Hankeltotalleastsquare)對(duì)精子進(jìn)行跟蹤。為提高跟蹤速度，本文結(jié)

5、合最近鄰算法快速簡單的特點(diǎn)，提出了改進(jìn)的Hankel總體最小二乘法：首先采用最近鄰算法預(yù)測精子在下一幀的位置，以此位置為搜索區(qū)域中心建立搜索區(qū)域，然后利用Hankel總體最小二乘法從區(qū)域中心開始依次計(jì)算精子的運(yùn)動(dòng)相似度，至相似度為1時(shí)停止計(jì)算，以此減少相似度的匹配范圍，最后實(shí)現(xiàn)了快速跟蹤。論文對(duì)各算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，改進(jìn)算法的跟蹤速度比Hankel總體最小二乘法更快，實(shí)現(xiàn)了對(duì)豬精子運(yùn)動(dòng)軌跡的有效跟蹤。關(guān)鍵詞：關(guān)鍵詞：精子；圖像