APPLICATION OF THRESHOLD FILTER FOR NUMBER OF MICROORGANISMS IN WATER DETERMINING USING COMPUTER VISION
Keywords:
biological monitoring, microplankton, automated microscopy, image filtering, Canny algorithm.Abstract
The problem of threshold filter automatic adjustment in computer vision systems designed for biological monitoring of water bodies has been considered. The method of threshold filter adjustment using the Canny algorithm that improves the accuracy of microorganisms size determining has been proposed.
Downloads
Download data is not yet available.
References
1. Andersen R. A. Phytoplankton cell counting by flow cytometry / Robert Arthur Andersen // Algal Culturing Techniques. – Academic Press, 2005. – С. 254-259.
2. Embleton K. V. Automated counting of phytoplankton by pattern recognition: a comparison with a manual counting method / K. V. Embleton, C. E. Gibson, S. I. Heaney // Journal of Plankton Research (Oxford Journals). – 2003. – № 25 (6). – C. 669-681.
3. Ishikawa K. Application of autonomous underwater vehicle and image analysis for detecting the three-dimensional distribution of freshwater red tide Uroglena americana (Chrysophyceae) / K. Ishikawa, M. Kumagai, R. F. Walker // Journal of Plankton Research (Oxford Journals). – 2005. – № 27 (1). – C. 129-134.
4. Дослідження динаміки процесів евтрофікації у водоймах господарсько-побутового призначення на основі комп’ютеризованих технологій обробки вимірювальної інформації / М. Т. Бакка, Е. О. Аристархова, Т. О. Єльнікова, Ю. О. Подчашинський // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2006. – № 3/2 (21) – С. 20-24.
5. Реут Д. Т. Використання комп'ютерного зору для оцінки кількості мікропланктону в поверхневих водах / Д. Т. Реут, В. В. Древецький // Матеріали Всеукраїнської наукової конференції “Сучасні проблеми математичного моделювання та обчислювальних методів”, 22-23 лютого 2013 р., м. Рівне. – Рівне: НУВГП, 2013. – С. 152.
6. OpenCV 2.4.6 documentation // <http://docs.opencv.org> – 2013.
7. Форсайт Д. Компьютерное зрение. Современный подход.: Пер. с англ. / Д. Форсайт, Ж. Понс. — М.: Издательский дом “Вильямс”, 2004. – 928 с.
2. Embleton K. V. Automated counting of phytoplankton by pattern recognition: a comparison with a manual counting method / K. V. Embleton, C. E. Gibson, S. I. Heaney // Journal of Plankton Research (Oxford Journals). – 2003. – № 25 (6). – C. 669-681.
3. Ishikawa K. Application of autonomous underwater vehicle and image analysis for detecting the three-dimensional distribution of freshwater red tide Uroglena americana (Chrysophyceae) / K. Ishikawa, M. Kumagai, R. F. Walker // Journal of Plankton Research (Oxford Journals). – 2005. – № 27 (1). – C. 129-134.
4. Дослідження динаміки процесів евтрофікації у водоймах господарсько-побутового призначення на основі комп’ютеризованих технологій обробки вимірювальної інформації / М. Т. Бакка, Е. О. Аристархова, Т. О. Єльнікова, Ю. О. Подчашинський // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. – 2006. – № 3/2 (21) – С. 20-24.
5. Реут Д. Т. Використання комп'ютерного зору для оцінки кількості мікропланктону в поверхневих водах / Д. Т. Реут, В. В. Древецький // Матеріали Всеукраїнської наукової конференції “Сучасні проблеми математичного моделювання та обчислювальних методів”, 22-23 лютого 2013 р., м. Рівне. – Рівне: НУВГП, 2013. – С. 152.
6. OpenCV 2.4.6 documentation // <http://docs.opencv.org> – 2013.
7. Форсайт Д. Компьютерное зрение. Современный подход.: Пер. с англ. / Д. Форсайт, Ж. Понс. — М.: Издательский дом “Вильямс”, 2004. – 928 с.
Downloads
Published
2013-11-29
How to Cite
Реут, Д. Т. (2013). APPLICATION OF THRESHOLD FILTER FOR NUMBER OF MICROORGANISMS IN WATER DETERMINING USING COMPUTER VISION. METHODS AND DEVICES OF QUALITY CONTROL, (2(31), 36–39. Retrieved from https://mpky.nung.edu.ua/index.php/mpky/article/view/173
Issue
Section
MEASUREMENT OF PHYSICAL AND MECHANICS PARAMETERS OF SUBSTANCES
.png)
