基于图像处理技术的浮游生物自动分类研究

• 作者: 孙松 张荣 杨榕
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 地球科学
• 关键词: 样本计数 图像分割 误差反向传播神经网络分类器
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 可视化仿真技术
• 页码范围: 167-170
• 页数: 4页
• 分类号: P714+.5
• 字数: 3754字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2006.05.048

摘要

目前利用图象处理和模式识别技术进行浮游生物的自动分类与计数是一个研究热点,该文根据浮游蚤类图像的特点,设计了一种自动分类计数算法.该算法首先通过有效的分割手段将蚤类个体从背景区域中提取出来;然后计算与其生物学特征相关的形状和纹理特征参量;最后选择特征参量输入神经网络分类器对不同蚤类进行分类和计数.样本主要采集自胶州湾海域,图像通过zeiss显微图像采集系统获取.实验证明,由于研究目标明确,算法简单有效,取得了很好的分类计数效果,很大程度上减轻了人工分类计数的工作量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张荣	中国科学技术大学电子工程与信息科学系	119	1565	22.0	32.0
2	孙松	中国科学院海洋研究所	80	1930	24.0	42.0
3	杨榕	中国科学技术大学电子工程与信息科学系	2	65	2.0	2.0