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镰刀菌显微图像特点提取与辨认研究

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毕业论文范文题目：镰刀菌显微图像特点提取与辨认研究，论文范文关键词：镰刀菌显微图像特点提取与辨认研究
镰刀菌显微图像特点提取与辨认研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：镰刀菌为真菌中较大的一个菌属,它品种多、分类广,其中有不少是导致多种农林动物病害的病原,它可能引起作物的萎蔫、穗腐、腐烂等病害。很多种镰刀菌迫害农作物的种子,在菌体成长发育代谢过程中产生毒素迫害作物,造成作物萎蔫逝世亡,影响农产品产量跟品德,重大时可导致产量明显降落。此外,有些品种的镰刀菌能在各种粮食中成长并能产生有毒的代谢产物,猪、马、驴等牲畜食用后会产生急性中毒症状。人食（本文此处忽略..）用霉变的粮食后半小时至一小时后可呈现中毒症状,轻者可呈现呕吐、腹泻跟拒食,重者可导致逝世亡。因此,研究镰刀菌的特点提取与辨认方法对咱们的生活存在重要的科学与事实意思。应用模式辨认技巧对镰刀菌显微图像进行分类辨认是微生物学图像范畴的一个重要研究课题。本文利用图像预处理、特点抽取、神经网络等技巧对镰刀菌辨认体系进行了相干研究,特别是对镰刀菌的特点提取跟分类方面进行了较为深刻的摸索（文章此处忽略..）。重要工作跟成果如下:1.镰刀菌显微图像的加强与宰割首先,将镰刀菌显微图像从RGB模式转换到灰度模式,并采取直方图均衡化与中值滤波相结合的方法对灰度图像进行图像加强与去噪声处理;其次,将上述步骤得到的图像利用基于模板向量的状况学边沿检测方法进行镰刀菌图像进行宰割,本文在模板向量宰割方法的基本上,引入了状况学处理方法,通过实验得到了较为完全、清楚的边沿。2.镰刀菌显微图像的特点提取（略..）本文对图像特点提取技巧做了广泛的考察,并深刻研究了传统特点描述方法。根据镰刀菌图像形似镰刀的特点,提取出了镰刀菌二值图像的特点(包含多少何特点、状况特点共15个特点),并对所有特点进行归一化处理。优化特点抉择,选定面积、周长、长轴、短轴、欧拉数、多少何矩等共12个特点参数作为神经网络输入向量进行分类实验。实验证明,所提取的镰刀菌的特点可能通过BP神经网络进行有效的特点分类。3.镰刀菌显微图（此处忽略..）像的特点分类首先,本文分析了在何种情况下利用神经网络来进行模式辨认,并探讨了神经网络的抉择,终极断定利用基于BP算法的神经网络来实现对镰刀菌图像的分类;其次,分析了BP人工神经网络的构造特点跟网络参数设计请求,并在MATLAB平台下设计了基于BP神经网络的分类器;最后,对BP神经网络的练习目标、网络构造跟传递函数等参数进行了优化,初步实现对镰刀菌的分类。

以上为本篇毕业论文范文镰刀菌显微图像特点提取与辨认研究的介绍部分。

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