一种波高信息和图像纹理特征融合的大黄鱼摄食行为量化方法OA北大核心CSTPCD

针对实况海域大黄鱼(Larimichthys crocea)摄食行为识别受环境影响大的问题,作者以大黄鱼为对象,提出一种波高信息和图像纹理特征融合的大黄鱼摄食行为量化方法。研究基于GLCM纹理特征的提取方法,利用灰度共生矩阵计算鱼群摄食前后纹理特征的4个二次统计量(能量、相关性、对比度、逆差距)。同时考虑纹理特征受海面波高影响的问题,以小波高变化为例研究其对纹理特征的识别影响。以人工分类大黄鱼480帧图像的摄食状态为基础,判断单一纹理特征模型的识别精度,结果模型准确率达到了80%。结果表明波高在0.31 cm以上时对应的部分图像存在识别误差,误差可能性随波高增加而扩大。通过引入波高修正参数,优化单一纹理特征模型,并以另480帧大黄鱼摄食前后图像测试。海试结果说明该方法在实况海域识别准确率达到93%,能有效实现实况海域大黄鱼摄食行为量化。