基于小波分解和顏色信息熵的浮游生物圖像識別技術研究.pdf

1、海洋浮游生物是海洋生物的重要組成部分,在海洋生物鏈中處于關鍵作用的一環(huán),是整個海洋生態(tài)平衡的重要支點之一。因此,開展針對海洋浮游生物的科學研究對更好地開發(fā)、管理、利用我國的海洋資源,乃至發(fā)展我國的海洋事業(yè)具有重要的意義。浮游生物圖像識別分類技術的研究是對海洋生物生態(tài)研究的重要內容和必要前提。傳統(tǒng)的浮游生物識別方法主要由專業(yè)人員人工進行,工作效率不高、且可靠性不好。因此,提出自動高效的浮游生物圖像識別方法就很必要。目前,隨著計算機技術和目

2、標圖像識別技術的發(fā)展,涌現出許多具有較高識別性能的目標圖像識別方法,并逐步將上述技術應用于基于圖像分析的浮游生物自動識別。然而,隨著海洋生物學界對浮游生物研究的進一步深入,傳統(tǒng)識別方法的效率較低的缺點逐漸凸現。因此,在保證識別率的前提下,進一步提高識別算法的效率成為該領域新的發(fā)展方向。由此,本文提出了基于小波分解與圖像顏色信息熵的浮游生物圖像識別方法,應用小波理論與信息量理論對浮游生物圖像進行描述并提取特征向量,達到了較好的識別效果。具

3、體取得以下進展:(1)綜述了國內外有關目標識別和浮游生物圖像識別領域相關的研究狀況,對有代表性的方法進行了分析和比較,并在此基礎上,總結各自的優(yōu)缺點,充分論證了本文研究的必要性和可行性。(2)提出了基于顏色信息熵的圖像描述方法,將預處理后的浮游生物圖像進行四叉樹結構的分塊,提取分塊后圖像的全局和局部顏色信息并以信息熵的方式組成特征向量,作為圖像的特征描述。該方法在表征浮游生物圖像空間顏色特征的同時降低了特征向量的維數。(3)使用小波變換