一种新的基于聚类决策的码本更新算法

在计算机视觉领域中,码本算法是一种通过记录背景颜色值范围构成背景模型,以此提取出视频中运动目标的算法,由于码本背景模型的学习需要花费一段时间,并且对于背景不稳定的场景,需要实时更新,因而造成了运动目标分析效果的下降。文中提出一种新的基于聚类结果进行决策的码本更新算法,该算法通过构建实时的视频帧队列,按相应规则对队列中的顺序帧实时聚类,可以在目标提取的过程中逐步地更新码本,有效地解决了码本更新的实时性问题。实验证明:该方法对不稳定背景环境下的运动目标分析具有较好的效果。

水稻立枯病原菌尖孢镰孢菌致病力降低T-DNA突变体的筛选与插入位点鉴定

为深入研究水稻立枯病原菌尖孢镰孢菌(Fusarium oxysporum Schelcht)致病分子机理,利用根癌农杆菌介导遗传转化技术构建尖孢镰孢菌突变体库,筛选致病力降低突变体,检测其T-DNA插入数量和位点。结果表明,691个突变体库构建成功,且突变体可稳定遗传后代。选取34个不同菌落形态变化突变体测定其致病力,筛选到6个致病力降低最严重突变体,分析其菌落形态、菌落生长速率和产孢量。与野生型相比,菌落形态存在差异,其中4个突变体B9、C36、D65、E17生长速率降低,6个突变体产孢数量均降低。通过Southern blot分析发现突变体B92有两个T-DNA插入,其余5个突变体为单个T-DNA插入,利用Hi TAIL-PCR确定6个突变体T-DNA插入位点。结果有助于更好理解尖孢镰孢菌与水稻之间分子相互作用,为进一步确定尖孢镰孢菌致病基因及其功能提供参考。