豬精子質(zhì)量自動分析系統(tǒng)應(yīng)用研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)的日新月異，越來越多事情可以由計算機代替或幫助人去完成，其中利用計算機圖像技術(shù)輔助醫(yī)學(xué)診斷是一研究熱點。其中在人工受精樣本優(yōu)選方面，傳統(tǒng)采用人工肉眼對精子樣本觀察分析的方法費時費力，而且主觀性強，精度難以保障。針對國內(nèi)外動物精子質(zhì)量自動分析系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀，在現(xiàn)有的研究的基礎(chǔ)上，本文進一步深入研究形成了一套適用于豬精子質(zhì)量分析的自動分析算法。主要工作內(nèi)容如下：
　　分析了不同類型圖像分割方法與技術(shù)的特點，通過對比實驗結(jié)

2、果，采用最大類間方差算法對豬精子圖像分割，分割效果較好。然后將卡爾曼濾波與最大類間方差分割算法相結(jié)合使用，改進了最大類間方差算法，大幅度減少了算法求閾值的迭代運算次數(shù)，提高了分割效率，更好的滿足系統(tǒng)的實時性要求。
　　分割后圖像存在精子粘連和雜質(zhì)的現(xiàn)象。對于精子粘連問題，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)開運算進行分割的方法不能分割一些粘連情況嚴重的精子，這些精子需要多次腐蝕才可能分割開來。所以改用局部腐蝕的方法進行分割，將精子圖像中各個目標劃分為獨

3、立的區(qū)域，每個區(qū)域可以有不同的腐蝕次數(shù)，很大程度上解決了精子粘連分割的問題。針對圖像中的雜質(zhì)，利用形態(tài)特性建立的兩個篩選規(guī)則進行雜質(zhì)剔除，但是會將非精子雜質(zhì)的粘連精子一并剔除，所以對篩選規(guī)則做了相應(yīng)改進，避免了此類現(xiàn)象，減少了影響后續(xù)跟蹤的不利因素。
　　分析研究了不同類型跟蹤算法在精子目標跟蹤中的可行性。針對精子圖像目標數(shù)量多、目標差異小、目標特征少的特點，選擇了較適合的最鄰近數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)法進行多目標跟蹤。同時結(jié)合濾波預(yù)測的跟蹤思想