| 题名 | 基于流式细胞图像的赤潮藻类自动识别技术研究; Red Tide Algae Automatic Recognition Technology Research Based on Images Captured by Flow Cytometry |
| 作者 | 郑少平 |
| 答辩日期 | 2010 ; 2010 |
| 导师 | 王博亮 |
| 关键词 | 赤潮藻类 形状特征 模式识别 Red Tide Algae Shape Feature Pattern Recognition |
| 英文摘要 | 赤潮是由于海水富营养化，导致浮游生物大量繁殖而引起的自然灾害，对生态环境和人类的生产和生活均产生了严重危害。我国沿海地区赤潮爆发的频率和规模都在逐年增加。测定海水中藻类细胞的种类和浓度信息，是为赤潮灾害提供有针对性防治措施的关键。传统的赤潮监测手段是通过显微镜观察经过特殊处理的海水样本，实验人员依靠肉眼观察进行分类和计数，这种方法不仅费时费力，而且由于藻类细胞种类繁多、形态复杂，通常需要经验丰富的海洋生物学专家才能够进行分类识别，并且观测精度受观察者的主观因素的影响很大。采用流式细胞技术和数字图像处理技术相结合的赤潮实时监控系统，能够快速检测海水中藻类的类别及其浓度信息，提高赤潮监控的实时性和...; Red Tide is a natural disaster caused by plankton blooms because of water eutrophication, leading to serious harm on ecological environment and human life. The areas and frequency of red tide outbreaks are increasing year by year in the sea off China. The quantitative analysis of plankton in sea water is the key measure for the red tide disaster prevention. The traditional red tide monitoring meth...; 学位：工学硕士; 院系专业：信息科学与技术学院计算机科学系_计算机系统结构; 学号：23020071151314 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=26442 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/51241]  |
| 专题 | 信息技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 郑少平. 基于流式细胞图像的赤潮藻类自动识别技术研究, Red Tide Algae Automatic Recognition Technology Research Based on Images Captured by Flow Cytometry[D]. 2010, 2010. |
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