小鼠自发活动的图像识别研究

论文摘要

小鼠自发活动实验属于动物行为学研究范畴，是药理学、毒理学和神经生理学等研究工作中常用的方法。早期的动物行为学研究，主要依靠人工观察、识别和记录，存在诸多不便。近年来，随着各项新技术在该领域的应用和新装置的开发，特别是视频跟踪和图像识别技术的应用，大大推动了动物行为学和药理学等相关学科的发展。本文在充分查阅国内外有关计算机图像处理和识别技术、动物自动检测系统开发、特别是小鼠自发活动检测的相关文献基础上，设计了顶部拍摄的图像跟踪检测方法；编制了相应的软件，实现对小鼠活动的定位和跟踪；通过计算机自动处理，获得运动轨迹，计算运动速度、距离、活动度等定量参数；并通过实验采集图像资料进行处理，从而对算法进行检验。本文的研究表明，顶部拍摄法在对小鼠活动的定位和跟踪等方面效果良好，但不便于对小鼠体态的识别。为此，本文还设计了侧面拍摄法，运用时空分割的图像分割方法，分别利用运动检测、分水岭分割等算法对图像进行时域和空域分割，将时域分割得到的运动区域投影到空域分割的图像中，区域生长后得到完整的目标；对于分割后的目标，本文提出根据小鼠水平活动和竖起时长宽比不同来判断小鼠竖起的算法，并编制了相应的软件。此外，根据透视投影原理，本文推导出坐标转换公式，将小鼠底边中点的屏幕坐标转换为它在底面的真实坐标，从而得到小鼠在底面的活动轨迹。实验测试和分析结果表明，本文设计的方法及相应的软件不仅可用于检测小鼠在底面的平面活动，而且在对小鼠的竖起等体态识别上非常有效。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究意义
• 1.2 实验鼠自发活动的检测方法综述
• 1.2.1 基于传感器的检测方法
• 1.2.1.1 啮鼠试验笼法
• 1.2.1.2 动物活动自动监测仪
• 1.2.2 基于视频技术的检测方法
• 1.2.2.1 图像分析法
• 1.2.2.2 体位方阵法
• 1.2.2.3 体态自动识别
• 1.3 图像处理与识别技术
• 1.3.1 数字图像处理技术
• 1.3.1.1 基本运算形式
• 1.3.1.2 主要处理技术
• 1.3.2 图像识别技术
• 1.3.2.1 概念及发展
• 1.3.2.2 主要方法
• 1.4 本文主要研究工作及论文主要章节安排
• 1.4.1 主要研究工作
• 1.4.2 主要章节安排
• 2 顶部拍摄法（二维法）
• 2.1 算法流程介绍
• 2.2 实验及讨论
• 2.2.1 实验装置
• 2.2.2 实验结果
• 2.2.2.1 设定处理时间
• 2.2.2.2 单图处理过程
• 2.2.2.3 计算显示
• 2.2.3 讨论
• 2.3 本章小结
• 3 侧面拍摄法（三维法）算法设计
• 3.1 理论基础
• 3.1.1 运动检测
• 3.1.2 最大方差自适应阈值二值化
• 3.1.3 形态学滤波器
• 3.1.3.1 灰度图像形态学运算
• 3.1.3.2 二值图像形态学运算
• 3.1.4 分水岭算法
• 3.1.4.1 算法原理
• 3.1.4.2 算法的数学模型
• 3.1.4.3 算法实现
• 3.1.5 区域生长
• 3.1.6 透视投影
• 3.2 模型与流程
• 3.2.1 模型建立
• 3.2.2 算法流程
• 3.3 本章小结
• 4 侧面拍摄法（三维法）实验
• 4.1 实验装置
• 4.2 实验结果
• 4.2.1 时域分割
• 4.2.2 空域分割
• 4.2.3 时空投影
• 4.2.4 体态位置识别
• 4.2.5 坐标转换批处理
• 4.3 讨论
• 4.4 本章小结
• 5 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献