【摘 要】
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随着计算机技术的快速发展,以数字图像处理技术为基础的机器视觉技术在林业病原微生物的识别和检测领域的应用越来越广泛。相对于传统的生物学显微检测方法,其具有效率高、客
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随着计算机技术的快速发展,以数字图像处理技术为基础的机器视觉技术在林业病原微生物的识别和检测领域的应用越来越广泛。相对于传统的生物学显微检测方法,其具有效率高、客观性强、准确度高等特点,能显著提高林业病害预测准确性和实效性。本文利用计算机技术和数字图像处理技术对松杨栅锈菌担孢子显微图像进行了深入研究,利用加权平均值法、中值滤波法和分段线性变换对松杨栅锈菌担孢子显微图像进行预处理,利用改进的迭代阈值分割算法对非粘连,不重叠的松杨栅锈菌担孢子显微图像进行分割;运用距离变换、灰度形态学重建和分水岭相结合的方法对粘连的松杨栅锈菌担孢子显微图像分割,最终得到每个目标担孢子的连通区域。在此基础上利用基于极半径函数的傅立叶描述子和连通区域检测方法识别和计数松杨栅锈菌担孢子显微图像中萌发的担孢子数量和总的担孢子数量。实验结果表明该方法能够较好的对松杨栅锈菌担孢子显微图像中目标担孢子进行识别和统计,这为预测松杨栅锈菌担孢子萌发数学模型提供直接的依据。在相同的温度,湿度,光照条件下,选取不同时刻的松杨栅锈菌担孢子进行观测并获取松杨栅锈菌担孢子显微图像。运用上述方法对松杨栅锈菌担孢子显微图像进行处理,获取松杨栅锈菌担孢子萌发率离散数据,建立了松杨栅锈菌担孢子萌发率随时间变化的数学模型。本文运用Microsoft Visual Studio 2013软件编写并实现了松杨栅锈菌担孢子萌发模型预测系统,为青杨叶锈病的防治工作提供了一条新的思路。
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