数学形态学在海洋浮游植物显微图像处理中的应用

数学形态学是分析几何形状和结构的数学方法,广泛应用于各类图像形状和结构的分析与处理.浮游植物是海洋生态系统中的重要初级生产者,其个体微小,但形态特征各异,一般要在显微镜下才能进行准确的种类鉴定.本文以海洋常见赤潮藻血红哈卡藻(Akashiwo sanguinea(Hirasaka)Hansen&Moestrup)为对象,利用数学形态学方法来处理和分析其细胞显微图像.数学形态学算法包括二值图像形态学和灰度图像形态学,涉及到膨胀、腐蚀、开闭运算,提供了快速高效的优化算法,特别是基于形态学分水岭的图像分割、标记目标、目标分割.研究结果证明,数学形态学可应用于海洋浮游植物显微图像处理,为浮游植物显微自动识别提供了理论基础.

瞬态流场定量测量中平面激光诱导荧光图像的降噪

研究并评价了单幅荧光图像的降噪方法,以便真实、有效地获得用于瞬态流场测量的荧光图像的流场参数。分析了单幅荧光图像中的噪声来源,根据对双线测温信息提取的影响程度,确定米散射强噪声作为主要的滤波对象。分析了不同数字滤波方法的适用范围,并对丙酮荧光显示的流场图像进行了降噪处理。通过检查荧光图像与滤波处理图像的差值图像中含有荧光图像结构信息的程度评价了降噪效果。比较表明,形态学开运算图像重构滤波方法对荧光图像中米散射强噪声去除效果较好,并可较好地保护图像中原有荧光信息的细节。采用形态学开运算图像重构滤波方法对Q2(11)线与P1(7)线激励甲烷/空气预混火焰获得的荧光图像进行处理,得到了较为平滑的二维温度分布,测量温度在2 000K左右。结果表明,形态学滤波方法在瞬态流场定量测量的PLIF图像降噪处理方面具有一定的应用潜力。