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【目的】本研究旨在探索使用计算机视觉技术实现对鳞翅目标本图像的前背景分割方法。【方法】首先对用于训练和测试的昆虫标本图像去除背景,获得昆虫图像的前背景分割参考标准,对过大的昆虫图像进行缩小处理;其次对训练集图像采用旋转、平移、缩放等方法进行数据增强,剪切出中心区域作为有效图像。求取所有训练样本的均值图像,并从所有输入中减去该均值图像。测试用图像只做归一化但不进行数据增强。微调全卷积神经网络,重点调整结构产生变化的卷积层和反卷积层的参数,用前述训练数据集训练直至收敛。对于待分割图像,只要将图像归一化后输入到训练好的全卷积网络,网络将输出前背景分割结果。【结果】该方法在包含823个样本的测试集中进行了测试,取得的m Io U(mean Intersection over Union)达94.96%,而且分割的视觉效果已经非常接近于人工分割的结果。【结论】实验结果证明通过训练全卷积神经网络可以有效实现鳞翅目标本图像的前背景自动分割。 相似文献
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【目的】DNA条形码技术是近年来生物分类鉴定的研究热点之一,已成为植物检疫性昆虫鉴定的有力工具。为快速、准确地鉴定口岸截获的昆虫种类,实现"检得出、检得准、检得快"的要求,我们研发了昆虫DNA条形码试剂盒检测技术(Insect DNA barcoding identification kit)。【方法】该检测技术针对出入境植物检疫性及危险性昆虫的主要类群,选择合适的基因片段、设计引物、对目标基因进行扩增测序,找出基因片段上区分每个物种的多态位点规律,作为该物种的鉴定特征并建立数据库,应用于植物检疫性及危险性昆虫的物种鉴定。【结果】以检疫性昆虫木蠹象属Pissodes为例,确定了木蠹象属5种昆虫的多态位点规律(鉴定特征),构建了用于物种鉴定的数据库。通过比对数据库里的鉴定特征,将未知样品鉴定为榛梢木蠹象P.terminalis(相似度100%),与形态鉴定结果一致。本文介绍了检测技术的原理、方法、技术流程及应用实例,并展望了其在有害生物检测中的推广应用前景。【结论】昆虫DNA条形码试剂盒检测技术为建立标准化,准确性高的物种鉴定平台打下基础,有着良好的推广应用前景。 相似文献
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《昆虫知识》2015,(6)
昆虫小分子量热激蛋白(Small heat shock proteins,s HSPs)是最早被发现的热激蛋白,但是有关它们的研究相对较少。本文对昆虫小分子量热激蛋白的最新研究成果进行了总结,旨在引起人们对该类蛋白的关注,以便进一步研究其功能,探讨其可能的应用前景。目前研究表明:昆虫小分子量热激蛋白是其所有热激蛋白中最不保守的家族。同时,它们通常拥有一个α-晶状体结构域;分子量范围一般在12~43 ku;具有分子伴侣的活性。每种昆虫体内拥有多种s HSPs,而且其功能也各不相同。这些热激蛋白在昆虫的生长发育、生殖以及滞育等重要生命活动中起着重要的作用;同时在抵御不良环境以及适应性进化中也具有重要意义。随着研究的深入,还将会有更多的昆虫s HSPs被鉴定,它们更多的功能也将被逐渐发掘。 相似文献
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温室白粉虱自动计数技术研究初报 总被引:11,自引:0,他引:11
应用计算机视觉技术对温室白粉虱自动计数技术进行了研究。采用胶卷照相机和家用摄像机对田间温室白粉虱等生的叶片进行拍摄,以获得其数字图象,对白粉虱图象的分割采用Johannsen基于熵的分割算法,对分割后的二值图象利用区域标记算法得到白粉虱个体的数量。对叶片挨在一起的白粉虱个体采用数学形态学算法进行了分离。用19个虫叶片样本的统计结果表明,直接利用分割图象进行白粉虱个体计数的累积准确率达91.99%,而分离处理的算法则需要改进,因此,这一技术具有进一步在生态研究和IPM实践中推广的可能性,这将使田间微小昆虫的种群数量监测和测查的工作量大幅度降低,而铉得到显著提高。 相似文献
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鼻咽细胞的双光子显微图像中含有着丰富信息,借助计算机和图像处理算法可进行分析处理。图象分割是双光子显微图象处理中的一项重要技术,至今为止尚未形成一个最佳通用方法,也没有定义出双光子显微图象分割的统一标准。本文首先采用噪声干扰法进行去噪,采用低帽的变换等的数学形态学来增强鼻咽癌细胞图像,使细胞更加容易分辨,接着对几种经典边缘检测算法进行讨论比较,紧接着根据鼻咽双光子显微图像的实际特征,采取腐蚀算法求出鼻咽癌细胞边缘。然后进行区域生长定位细胞,并采用一些改进的判别分析算法和区域面积算法对鼻咽癌细胞进行阈值分割,获得较好结果。 相似文献
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【目的】叶螨(spider mite)是为害多种农作物的主要害虫,叶螨识别传统方法依靠肉眼,比较费时费力,为研究快速自动识别方法,引入计算机图像分析算法。【方法】该方法基于K-means聚类算法对田间作物上的叶螨图像进行分割与识别。【结果】对比传统RGB彩色分割方法,K-means聚类算法能够有效地对叶片上叶螨图像进行分割和识别。K-means聚类算法平均识别时间为3.56 s,平均识别准确率93.95%。识别时间 T 随图像总像素 Pi 的增加而增加。【结论】K-means聚类组合算法能够应用于叶螨图像分割与识别。 相似文献
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Yuxiang Huang Chuliu He Jiaqiu Wang Yuehong Miao Tongjin Zhu Ping Zhou Zhiyong Li 《Molecular & cellular biomechanics : MCB》2018,15(2):117-125
Intravascular optical coherence tomography (IVOCT) is becoming more and more popular in clinical diagnosis of coronary atherosclerotic. However, reading IVOCT images is of large amount of work. This article describes a method based on image feature extraction and support vector machine (SVM) to achieve semi-automatic segmentation of IVOCT images. The image features utilized in this work including light attenuation coefficients and image textures based on gray level co-occurrence matrix. Different sets of hyper-parameters and image features were tested. This method achieved an accuracy of 83% on the test images. Single class accuracy of 89% for fibrous, 79.3% for calcification and 86.5% lipid tissue. The results show that this method can be a considerable way for semi-automatic segmentation of atherosclerotic plaque components in clinical IVOCT images. 相似文献
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【目的】油茶树害虫的种类较多,其中油茶毒蛾Euproctis pseudoconspersa幼虫是危害较大的害虫之一。为完成油茶毒蛾幼虫的自动检测需要对其图像进行分割,油茶毒蛾幼虫图像的分割效果直接影响到图像的自动识别。【方法】本文提出了基于邻域最大差值与区域合并的油茶毒蛾幼虫图像分割算法,该方法主要是对相邻像素RGB的3个分量进行差值运算,最大差值若为0,则进行相邻像素合并得出初始的分割图像,根据合并准则进一步合并,得到最终分割结果。【结果】实验结果表明,该算法可以快速有效地将油茶毒蛾幼虫图像中的背景和虫体分割开来。【结论】使用JSEG分割算法、K均值聚类分割算法、快速几何可变形分割算法和本文算法对油茶毒蛾幼虫图像进行分割,将结果进行对比发现本文方法的分割效果最佳,且处理时间较短。 相似文献
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基于可见光植被指数的面向对象湿地水生植被提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用ESP分割工具确定最佳分割尺度,通过多尺度分割算法创建最优分割影像,基于微型无人机影像数据生成可见光植被指数,从一系列可见光植被指数中选取一组最优植被指数,建立决策树规则,利用隶属度函数对研究区自动分类,生成水生植被分布图.结果表明: 监督分类法的总体精度为53.7%,面向对象分类法总体精度为91.7%,与基于像元的监督分类法相比,面向对象分类法显著改善了影像分类结果,并大大提高了水生植被提取精度,监督分类法的Kappa系数为0.4,而面向对象分类法的Kappa系数为0.9.这表明利用微型无人机数据生成的可见光植被指数结合面向对象分类方法提取水生植被在该研究区是可行的,并能够应用到其他类似区域. 相似文献