大鼠精子運動能力研究與算法實現(xiàn).pdf

1、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化建設(shè)推動了畜牧業(yè)快速發(fā)展,畜牧業(yè)在育種繁殖方面對精子分析儀的應(yīng)用需求與日俱增。因此本文研究的動物精子質(zhì)量檢測的關(guān)鍵技術(shù)和方法顯得非常迫切,既有理論意義又有實用價值。針對國內(nèi)外動物精子運動能力分析技術(shù)的現(xiàn)狀,本論文通過研究連續(xù)大鼠精子圖像序列,及若干適合于精子圖像的方法,形成一套適用于動物精子運動能力檢測的多目標(biāo)跟蹤理論和算法。
　　本論文的主要研究內(nèi)容和研究成果如下:
　　1、大鼠精子圖像分割
　　精子運

2、動能力檢測需要對連續(xù)若干幀圖像進(jìn)行分析和處理,使得系統(tǒng)對單幀圖像的處理速度要求比較高,因此采用一種既不損失精度又可以提高系統(tǒng)速度的分割算法是非常必要的。針對傳統(tǒng) Ostu算法在分割大鼠精子圖像過程中實時性較差的缺陷,提出一種基于Newton迭代改進(jìn)的Ostu分割算法對大鼠精子圖像進(jìn)行分割。實驗結(jié)果表明,該算法可以實現(xiàn)精子的快速準(zhǔn)確分割。
　　2、精子目標(biāo)的識別
　　分割后的圖像含有雜質(zhì),根據(jù)雜質(zhì)和精子的形狀特點,采用形狀因子

3、和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)去除雜質(zhì);精子作為一種長條形的生物體,出現(xiàn)遮擋和粘連的情況會比較多,在遮擋和粘連不太嚴(yán)重的情況下,采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法分離遮擋和粘連精子,對于遮擋和粘連比較嚴(yán)重的情況,本文提出采用運動識別的方法來處理粘連精子,有效的避開了分割的復(fù)雜性。實驗表明,這種方法對于粘連精子的識別效果顯著。
　　3、精子的多目標(biāo)運動跟蹤
　　精子目標(biāo)的跟蹤屬于多目標(biāo)跟蹤,針對大鼠精子的運動慣性特點,本文提出采用最短距離準(zhǔn)則、方向準(zhǔn)則和Un