基于图像处理和椭圆傅里叶分析识别埃及伊蚊和白纹伊蚊卵

登革出血热是由登革病毒引起的全球性流行病，通过感染的雌性蚊子传播。登革病毒的两种主要蚊子媒介是埃及伊蚊和白纹伊蚊。传统上，这两种蚊子的卵子识别耗时较长，使得媒介控制更加困难。然而，尽管通过提供自动识别来提高效率的尝试已经进行，但最早阶段是在幼虫阶段。此外，目前没有研究通过数字图像对两种媒介在卵子阶段进行分类以区分。共收集了140张埃及伊蚊和白纹伊蚊的卵子图像，并通过单独饲养验证了它们成为成蚊。进行了图像处理和椭圆傅里叶分析，以提取和描述这两种媒介卵子的形状差异。然后使用机器学习算法对形状特征进行分类。从形态测量上看，这两种物种的卵子有显著差异，其中白纹伊蚊的卵子体积较小。主成分及多元方差分析（MANOVA）显示，两种物种卵子在后端的形状差异显著（p值公式：见文本）。根据MANOVA结果的Wilk's lambda，分类可以仅使用前3个主成分进行。测试数据的分类准确率达到85.00%，F1分数为84.21%，采用线性判别分析应用默认超参数。作为替代，使用最佳超参数的k最近邻方法分类结果更高，准确率和F1分数分别为87.50%和87.18%。这些结果表明，所提出的方法可以根据数字图像对埃及伊蚊和白纹伊蚊卵子进行分类。该方法为提高这两种媒介的识别和监测以及发展媒介控制策略的决策提供了基础.