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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 吳先琪 | |
dc.contributor.author | Yu-chia Tsai | en |
dc.contributor.author | 蔡郁佳 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-13T00:35:01Z | - |
dc.date.available | 2009-07-30 | |
dc.date.copyright | 2007-07-30 | |
dc.date.issued | 2007 | |
dc.date.submitted | 2007-07-26 | |
dc.identifier.citation | 田志仁及汪碧涵(2004),淡水生物多樣性調查方法與評估指標,環
境檢驗雙月刊第50期。 行政院環保署台灣地區浮游藻類資料庫(July, 2007), http://www.epa.gov.tw/student/algae/data/idx_a.html。 洪維恩(2007),Matlab7 程式設計,旗標出版股份有限公司。 張勝傑(2004),利用數位影像處理技術之微型多管道流式細胞儀之 研究,碩士論文,國立成功大學工程科學系。 許嘉珍(2006),新山水庫藻類生態模擬及改善優養化工法之初步探 討,碩士論文,國立台灣大學環境工程學研究所。 曾憲雄、蔡秀滿、蘇東興、曾秋蓉及王慶堯(2005),資料探勘,旗 標出版股份有限公司。 簡鈺晴(2005),翡翠水庫藻類多樣性之分析及消長動態之模擬,碩 士論文,國立台灣大學環境工程學研究所。 繆紹綱(2000),數位影像處理活用-MATLAB,全華科技圖書股份有 限公司。 繆紹綱(2005),數位影像處理-運用MATLAB⧸Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Steven L. Eddins 原著;繆紹綱 譯,臺灣東華書局 股份有限公司。 CytoBouy 網站 http://www.cytobouy.com .(July, 2007) FlowCAM 網站 fttp://www.fluidimaging.com .(July, 2007) Givan, A. L. (2001). Flow Cytometry: First Principles 2nd Ed. Wiley-Liss. Jang, J. S. (Jan. , 2007), Data Clustering and Pattern Recognition, http://www.cs.nthu.edu.tw/~jang. Jonker, R. R. , Meulemans, J.T. , Dubelaar, G. B. J. , Wilkins, M. F. and Ringelberg J. (1995), Flow cytometry : A powerful tool in analysis of biomass distributions in phytoplankton, Wat. Sci. Tech. 32, No. 4, pp. 177- 182. Gonzalez, R. C. ,Woods, R. E. , and Eddins, S. L. (2004), Digital Image Processing USING MATLAB, Pearson Education, Inc. Rutten, T. P. A. , Sandee, B. , and Hofman, A. R. T. (2005), Phytoplankton Monitoring by High Performance FlowCytometry: A Successful Approach? Cytometry Part A, 64A, pp. 16–26. Walker, R. F. , and Kumagai, M. (2000), Image analysis as a tool for quantitative phycology: a computational approach to cyanobacterial taxa identification, Limnology 1, pp.107–115. Wietzorrek, J. , Stadler, M. , and Kachel, V. (1994), Flow cytometric imaging implementedon the EurOPA flow cytometer- a novel tool for identificationof marine organisms. Proc. Oceans, 1, pp. 688–693. Wu, J. T. , and Kow, L. T. (2002) Applicability of a generic index for diatom assemblages to monitor pollution in the tropical River Tsanwun, Taiwan . J. of Applied Phycology, 14, pp. 63-69. | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/29016 | - |
dc.description.abstract | 本研究結合流式細胞技術、數位影像擷取、數位影像處理以及樣
式辨認,企圖建立一個監測水中浮游藻類的系統。本研究共分為四大 部分,第一部份探討系統流動式樣品槽之設計與製作,接著結合顯微 鏡與數位相機在樣品槽中拍攝藻類影像,第三部份則為影像前處理, 目的是將第二部份之影像能夠輸入第四部份的樣式辨認。 利用手工製作的流動式樣品進樣槽,結合程控之蠕動泵浦,將含 有浮游藻類的水樣驅動流過樣品槽,並將顯微鏡聚焦至樣品流中,再 利用數位相機透過顯微鏡拍攝藻類的影像,以台大環工館水池之水樣 為例,可得到做為後續樣式辨認用之藻類影像。 第三部份建立之影像前處理程序,目前已可處理人工培養之藻類 溶液之影像,在第四部份之樣式辨認。最後樣式辨認的部份則測試了 現場採樣之藻類定性片的影像與人工培養藻類於樣品槽中之影像,結 果發現基於單一高斯密度函數之貝氏分類器對於藻類定性片的影像有 不錯的辨識率,除了對於有方向性之藻類效果不佳,例如角股藻僅有 40% 之辨識率其餘均大於80%。而在人工培養的藻類影像方面,由於 人工培養之藻類彼此間外型差異不大,測試之結果並非十分理想辨識 率的範圍在64%到100%間。初步之研究顯示此系統如繼續改進,應可 發展為自動監測水中浮游藻類之有力工具。 | zh_TW |
dc.description.abstract | The aim of this research is to develop a system for monitoring the
types and abundance of phytoplanktons in water. Flow cytometry, digital image capturing, digital image processing, and pattern recognition(PR) were integrated in the system. Four major sets of researches were performed in this study. The first set of the research workes were the design and fabrication of the flowing cell. This was followed by image capturing by digital camera through microscope. The third set of research was image pre-processing, then the images obtained from the secong step were processed with developed PR technique in the fourth step. By pumping the algal suspension sampled from the garden pond in my institute into the handcrafted flowing cell with a programmed metering pump, focusing the microscope to the cell chamber and taking picture with a digital camera, images of phytoplankton with satisfactory resolution for the following pattern recognition could be captured. The developed image pre-processing procedure is able to select the images of algae from laboratory cultures and to save them for the later pattern recognition procedure. The images from either the algal specimen made from field sample or laboratory cultured algae flowing through the flow cell were used for the pattern-recognition tests. The results show that the Bayes’ classifier based on the single Gaussian probability density function is able to classify images of four types of algae from specimen with 88% to 100% successful recognition, except for the algae with specific orientational characteristics, for example, Staurastrum sp. Due to less difference among the laboratory cultured species, the successful recognition of them ranges from 64% to 100%. The preliminary study indicates that with further improvement the integrated system has the potential to be a powerful automatic monitoring device for phytoplankton in the future. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-13T00:35:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-96-R94541121-1.pdf: 8844261 bytes, checksum: 0c759cf5606b48bc96a11490e31012c9 (MD5) Previous issue date: 2007 | en |
dc.description.tableofcontents | 謝誌
摘要 英文摘要 章節目錄 I 圖目錄IV 表目錄VI 附錄VII 第一章 前言1-1 1-1 研究緣起1-1 1-2 研究目的1-1 第二章 文獻回顧2-1 2-1 以藻類作為水質生物指標之回顧2-1 2-2 藻類計數方法2-2 2-2-1 傳統藻類計數方法2-2 2-2-2 流式細胞儀介紹2-4 2-2-3 以流式細胞技術計數與辨別藻類2-6 2-3 數位影像的簡介2-9 2-3-1 數位影像的表示2-9 2-3-2 數位影像之分類2-10 2-3-2-1 單色影像2-10 2-3-3-2 RGB彩色影像2-11 2-4 樣式辨認簡介2-12 2-5 樣式辨認應用於辨識藻類之相關研究2-15 第三章 研究方法3-1 3-1 流動樣品槽之設計與比較3-2 3-1-1 流力集中型式之流動樣品槽3-2 3-1-2 狹縫型式之流動樣品槽3-4 3-1-2-1 狹縫型式之流動樣品槽製作材料3-5 3-1-2-2 狹縫型式之流動樣品槽製作方法3-6 3-1-2-3 泵浦之選擇與控制3-7 3-2 藻類的培養3-12 3-2-1 藻類的培養液配置方法3-12 3-2-2 藻類培養之器材與培養之條件3-13 3-3 拍攝樣品之數位影像3-15 3-4 影像前處理3-18 3-4-1 手動藻類影像擷取3-19 3-4-2 自動藻類影像擷取3-19 3-4-2-1 影像分割3-20 3-4-2-2 高密度關連區域分群法3-21 3-4-2-3 影像擷取另存新檔3-23 3-5 藻類樣式辨認3-25 3-5-1 藻類影像之特徵屬性選取3-25 3-5-2 建立藻類分類器3-25 3-5-3 藻類分類器的校正方法與藻類影像辨識方法3-28 3-5-4 藻類定性片影像的樣式辨認3-29 3-6 以自行培養之藻種於間歇流動的樣品槽中攝影之樣式辨認實驗3-36 3-6-1 自行培養之藻類於間歇流動攝影之樣式辨認實驗3-36 3-6-2 混合培養藻類於間歇流動的樣品槽中攝影結合樣式辨認之實驗3-37 3-7 自行培養藻類於間歇流動的樣品槽中攝影結合自動化擷取影像樣式辨認之實驗3-38 第四章 結果與討論4-1 4-1 藻類定性片影像的樣式辨認實驗結果4-1 4-2 自行培養之藻類間歇流動攝影之影像樣式辨認實驗結果4-2 4-3 混合培養之藻類間歇流動攝影之影像樣式辨認實驗結果4-2 4-4 自行培養藻類間歇流動攝影之影像結合自動化擷取藻類影像與樣式辨認之實驗結果 4-3 4-5 研究結果之討論4-4 第五章 結論與建議5-1 5-1 結論5-1 5-2 建議5-2 參考文獻 圖目錄 圖2 - 1 藻類定性片製作及觀察流程2-3 圖2 - 2 藻類定量片製作及觀察流程2-4 圖2 - 3 雷射光照射至顆粒時所產生之散射光與螢光2-5 圖2 - 4 flow cytometer 工作示意圖2-6 圖2 - 5 流式細胞儀參數分析圖2-6 圖2 - 6 EurOPA 運作示意圖2-8 圖2 - 7 FlowCAM 運作圖2-8 圖2 - 8 座標的使用的座標索引規範 2-10 圖2 - 9 RGB色彩影像2-11 圖2 - 1 0 Anabaena與 Microcystis 邊界長度與面積機率分布圖 2-16 圖2 - 1 1 Walker 和 Kumagai的六種藍綠藻分類器2-17 圖2 - 1 2 Walker 和 Kumagai 分類器辨識的結果2-18 圖3 - 1 研究方法架構3-1 圖3 - 2 玻璃流動式樣品槽設計圖3-3 圖3 - 3 壓克力製之流動式樣品槽成品3-4 圖3 - 4 壓克力製之流動式樣品槽設計圖3-5 圖3 - 5 狹縫式樣品槽製作的設計圖3-8 圖3 - 6 狹縫式樣品槽製作的圖解大綱3-9 圖3 - 7 樣品槽的沿革3-10 圖3 - 8 流動式樣品槽製作過程翦影3-11 圖3 - 9 實驗系統流程圖3-17 圖3 - 1 0 實驗硬體設備圖3-17 圖3 - 1 1 間歇流動攝影所拍攝的影像3-18 圖3 - 1 2 影像當中欲擷取的部份,紅色圈選處3-19 圖3 - 1 3 以手動方式擷取藻類影像3-19 圖3 - 1 4 像素強度分布範例圖3-20 圖3 - 1 5 DBSCAN 相關定義,以 Minpts 為 5 為例。3-22 圖3 - 1 6 自動化擷取原始影像中藻類之圖例3-24 圖3 - 1 7 影像特徵化的流程圖3-26 圖3 - 1 8 本研究的辨識模型3-27 圖3 - 1 9 藻類分類器訓校正流程-決策函數參數求法3-30 圖3 - 2 0 藻類定性片樣式辨認的四種藻類3-32 圖3 - 2 1 藻類分類器辨識流程 3-33 圖4 - 1 野生之柵藻4-6 表目錄 表2-1 EurOPA 辨識藻類所使用的七種參數2-7 表2-2 Walker與Kumagai所使用的特徵值2-17 表3-1 AC 培養基配方3-14 表3-2 微量元素配方3-14 表4-1 藻類定性片影像的樣式辨認結果統計4-1 表4-2 測試三種個別藻類測試資料組辨識結果統計4-2 表4-3 三種混合藻類測試資料組辨識結果統計4-3 表4-4 藻類測試資料組辨識結果統計4-4 附錄 附錄一 本研究之部份實驗原始影像附錄-1 附錄二 藻類定性片樣式辨認實驗所使用之影像訓練資料集與測試資料集測試結果明細附錄-6 附錄三 自行培養之藻類間歇流動攝影之影像樣式辨認實 驗影像暨混合培養之藻類間歇流動攝影之影像樣式辨認實驗影像附錄-13 附錄四 自行培養藻類間歇流動攝影之影像結合自動化擷 取藻類影像與樣式辨認之實驗影像附錄-22 附錄五 以化學蝕刻法進行流動式樣品槽之製作方法附錄-29 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 浮游藻類之種類數量檢測及辨識系統之研究 | zh_TW |
dc.title | The development of numerating and recognition system for phytoplankton | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 95-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 駱尚廉,林達德,盧瑞山 | |
dc.subject.keyword | 藻類,樣式辨認,數位影像處理, | zh_TW |
dc.subject.keyword | algae,pattern recognition,digital image processing, | en |
dc.relation.page | 117 | |
dc.rights.note | 有償授權 | |
dc.date.accepted | 2007-07-26 | |
dc.contributor.author-college | 工學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 環境工程學研究所 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 環境工程學研究所 |
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