为研究岩溶地区湿地生态系统的细菌群落在植被恢复过程中的结构和多样性以及环境因子对其产生的影响,以桂林会仙岩溶湿地沉积物中提取的总DNA为模板,采用Illumina Hi Seq 2500高通量测序技术,对细菌16S r DNA V4、V5区进行测序并分析,...为研究岩溶地区湿地生态系统的细菌群落在植被恢复过程中的结构和多样性以及环境因子对其产生的影响,以桂林会仙岩溶湿地沉积物中提取的总DNA为模板,采用Illumina Hi Seq 2500高通量测序技术,对细菌16S r DNA V4、V5区进行测序并分析,共得到有效序列711 403条,序列平均长度为372. 34 bp,聚类产生5 952个OTU(Operational Taxonomic Unit).结果表明,研究区沉积物具有较高的细菌多样性,包含70个门,150个纲,195个目,325个科,446个属.其中,变形菌门(Proteobacteria)是优势类群,占比为18. 33%~44. 16%,并以β-变形菌纲(Betaproteobacteria)、γ-变形菌纲(Gammaproteobacteria)及δ-变形菌纲(Deltaproteobacteria)为主要组成部分,这些类群中包含了硫杆菌属(Thiobacillus)和脱硫酸盐橡菌属(Desulfatiglans)等参与硫元素循环的菌群,推测对湿地沉积物中的硫循环有着重要作用;同时,属水平上存在大量(37. 85%~84. 67%)未分类(Unclassified)细菌类群.在会仙岩溶湿地水质及沉积物化学指标中,与细菌群落相关性较大的是ρ(NO^-3-N)、ρ(NO^-2-N)、ρ(TP)和ρ(TN)等水质指标.研究显示,桂林会仙岩溶湿地细菌具有很高的多样性,沉积物中蕴藏了许多潜在新物种;并且,水质指标对沉积物细菌群落结构及多样性的影响较大,说明人为因素对于会仙岩溶湿地微生物群落结构的影响较为显著.展开更多
目的立体匹配是计算机双目视觉的重要研究方向,主要分为全局匹配算法与局部匹配算法两类。传统的局部立体匹配算法计算复杂度低,可以满足实时性的需要,但是未能充分利用图像的边缘纹理信息,因此在非遮挡、视差不连续区域的匹配精度欠佳...目的立体匹配是计算机双目视觉的重要研究方向,主要分为全局匹配算法与局部匹配算法两类。传统的局部立体匹配算法计算复杂度低,可以满足实时性的需要,但是未能充分利用图像的边缘纹理信息,因此在非遮挡、视差不连续区域的匹配精度欠佳。为此,提出了融合边缘保持与改进代价聚合的立体匹配。方法首先利用图像的边缘空间信息构建权重矩阵,与灰度差绝对值和梯度代价进行加权融合,形成新的代价计算方式,同时将边缘区域像素点的权重信息与引导滤波的正则化项相结合,并在多分辨率尺度的框架下进行代价聚合。所得结果经过视差计算,得到初始视差图,再通过左右一致性检测、加权中值滤波等视差优化步骤获得最终的视差图。结果在Middlebury立体匹配平台上进行实验,结果表明,融合边缘权重信息对边缘处像素点的代价量进行了更加有效地区分,能够提升算法在各区域的匹配精度。其中,未加入视差优化步骤的21组扩展图像对的平均误匹配率较改进前减少3.48%,峰值信噪比提升3.57 d B,在标准4幅图中venus上经过视差优化后非遮挡区域的误匹配率仅为0.18%。结论融合边缘保持的多尺度立体匹配算法有效提升了图像在边缘纹理处的匹配精度,进一步降低了非遮挡区域与视差不连续区域的误匹配率。展开更多
文摘目的立体匹配是计算机双目视觉的重要研究方向,主要分为全局匹配算法与局部匹配算法两类。传统的局部立体匹配算法计算复杂度低,可以满足实时性的需要,但是未能充分利用图像的边缘纹理信息,因此在非遮挡、视差不连续区域的匹配精度欠佳。为此,提出了融合边缘保持与改进代价聚合的立体匹配。方法首先利用图像的边缘空间信息构建权重矩阵,与灰度差绝对值和梯度代价进行加权融合,形成新的代价计算方式,同时将边缘区域像素点的权重信息与引导滤波的正则化项相结合,并在多分辨率尺度的框架下进行代价聚合。所得结果经过视差计算,得到初始视差图,再通过左右一致性检测、加权中值滤波等视差优化步骤获得最终的视差图。结果在Middlebury立体匹配平台上进行实验,结果表明,融合边缘权重信息对边缘处像素点的代价量进行了更加有效地区分,能够提升算法在各区域的匹配精度。其中,未加入视差优化步骤的21组扩展图像对的平均误匹配率较改进前减少3.48%,峰值信噪比提升3.57 d B,在标准4幅图中venus上经过视差优化后非遮挡区域的误匹配率仅为0.18%。结论融合边缘保持的多尺度立体匹配算法有效提升了图像在边缘纹理处的匹配精度,进一步降低了非遮挡区域与视差不连续区域的误匹配率。
