ВЫЧИСЛЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ В РАСПОЗНАВАНИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ ЗЕРЕН ПЫЛЬЦЫ, ПОЛУЧЕННЫХ С ПОМОЩЬЮ РАСТРОВОГО ЭЛЕКТРОННОГО МИКРОСКОПА
Ключевые слова:
распознавание изображений зерен пыльцы, информативные параметры зерен пыльцы, алгоритм распознавания зерен пыльцыАннотация
Рассматриваются информативные параметры зерен пыльцы, необходимые для распознавания. Приводятся алгоритм распознавания зерен пыльцы, полученных с помощью растрового электронного микроскопа, и результаты работы компьютерной программы для автоматизированного выделения зерен пыльцы и выявления информативных параметров разных типов зерен пыльцы, результаты статистической обработки данных.Библиографические ссылки
Burges, Ch. J. C. A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition. - URL: http://research. microsoft.com/pubs/67119/svmtutorial.pdf; http://www.cs.columbia. edu/~cleslie/cs4761/Burges98.pdf (дата обращения: 08.05.2014).
Ronneberger, O., Schultz, E., Burkhardt, H. Automated Pollen Recognition using 3D Volume Images from Fluorescence Microscopy. - URL: ftp://flores.informatik.uni-freiburg.de/ papers/lmb/ro_schu_bu_aero02.pdf;http://lmb.informatik.uni-freiburg.de/Publications/2002/RB02a/2002_Ronneberger_Aerobiologia.pdf; http://link.springer.com/article/10.1023% 2FA% 3A1020623724584#page-1 (дата обращения: 08.05.2014).
Ломаев Г. В., Камалова Ю. Б., Бекмачев Д. А. Подготовка пыльцевых зерен для анализа с использованием РЭМ // Пчеловодство. - 2012. - № 9. - С. 50-52.
Otsu, N. A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms. - URL: http://ieeexplore.ieee.org/ stamp/stamp.jsp?arnumber=04310076 (дата обращения: 08.05.2014).
Boomgaard, R. van den, Balen, R. van. Methods for Fast Morphological Image Transforms Using Bitmapped Binary Images // CVGIP: Graphical Models and Image Processing. - May 1992. - Vol. 54. - Iss. 3. - Pp. 252-258.