| 基于计算机视觉的头足类角质颚特征研究Ⅰ:轮廓与特征点提取 |
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| 引用本文： | 贺芊菡,孙翁杰,刘必林,孔祥洪,林龙山.基于计算机视觉的头足类角质颚特征研究Ⅰ:轮廓与特征点提取[J].海洋与湖沼,2020,51(6):1493-1500. |
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| 作者姓名： | 贺芊菡 孙翁杰 刘必林 孔祥洪 林龙山 |
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| 作者单位： | 上海海洋大学海洋科学学院 上海201306;上海海洋大学信息学院 上海201306;上海海洋大学海洋科学学院 上海201306;大洋渔业资源可持续开发教育部重点实验室 上海201306;国家远洋渔业工程技术研究中心上海海洋大学 上海201306;农业农村部大洋渔业开发重点实验室 上海201306;农业农村部大洋渔业资源环境科学观测实验站 上海201306;上海海洋大学海洋科学学院 上海201306;国家远洋渔业工程技术研究中心上海海洋大学 上海201306;自然资源部第三海洋研究所 厦门361005 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划，2019YFD0901404号；国家自然科学基金面上项目，NSFC41876141号；全球变化与海气相互作用专项，GASI-01-EIND-YD01aut/02aut号；上海市“浦江人才”计划项目，18PJ1404100号；上海市高校特聘教授“东方学者”岗位计划项目，0810000243号；上海市科技创新行动计划，19DZ1207502号。 |
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| 摘 要： | 轮廓与特征点研究是头足类角质颚形态特征鉴别的基本方法，对于轮廓与特征点的提取最常用的方法是手动描绘与标定，利用计算机视觉进行轮廓与特征点的提取，不仅可以降低手动提取带来的误差、提高准确性，而且更加快速、便捷。文章将利用计算机视觉提取头足类角质颚的轮廓与特征点，首先将自制装置拍摄得到的角质颚三视图放入MTALAB软件中进行编程处理，然后利用Canny算法提取角质颚轮廓，最后根据地标点的定义标定特征点位置并建立空间坐标系得到角质颚的特征点坐标。研究结果显示，利用计算机视觉提取角质颚的轮廓图像以及特征点坐标是可行的，当标准差σ取值为0.1时角质颚轮廓图效果最佳，在得到的轮廓图上进行特征点的标定，通过迭代遍历轮廓图获得各个特征点的空间坐标。研究分析认为，将计算机视觉应用于头足类角质颚形态学的研究可以提高研究的便捷性，同时也为后续的研究提供了新的实验思路和方法。
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| 关 键 词： | 角质颚 特征点 计算机视觉 边缘识别 |
| 收稿时间： | 2020/3/15 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/6/26 0:00:00 |
MORPHOLOGICAL STUDY ON BEAK OF CEPHALOPODS BASED ON COMPUTER VISION I: CONTOUR AND FEATURE POINT EXTRACTION |
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| HE Qian-Han,SUN Weng-Jie,LIU Bi-Lin,KONG Xiang-Hong,LIN Long-Shan.MORPHOLOGICAL STUDY ON BEAK OF CEPHALOPODS BASED ON COMPUTER VISION I: CONTOUR AND FEATURE POINT EXTRACTION[J].Oceanologia Et Limnologia Sinica,2020,51(6):1493-1500. |
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| Authors: | HE Qian-Han SUN Weng-Jie LIU Bi-Lin KONG Xiang-Hong LIN Long-Shan |
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| Institution: | College of Marine Sciences, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China;College of Information Technology, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China;College of Marine Sciences, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China;The Key Laboratory of Sustainable Exploitation of Oceanic Fisheries Resources, Ministry of Education, Shanghai 201306, China;National Distant-water Fisheries Engineering Research Center, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China;Key Laboratory of Oceanic Fisheries Exploration, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Shanghai 201306, China;Scientific Observing and Experimental Station of Oceanic Fishery Resources, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Shanghai 201306, China;College of Marine Sciences, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China;National Distant-water Fisheries Engineering Research Center, Shanghai Ocean University, Shanghai 201306, China; Third Institute of Oceanography, Ministry of Natural Resources, Xiamen 361005, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | beak feature points computer vision edge recognition |
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