В основе метода анализа гетерогенной выборки (улова) лежит изучение микроструктуры чешуи и других регулярных структур (отолиты, кости) с применением автоматизированных средств обработки изображения. Современные системы обработки изображения ориентированы на использование специальных процессоров, которые выполняют следующие операции: свертка и цифровая фильтрация изображения, изменение контраста, детекция признаков, выделение сегментов, арифметические операции над изображениями. Программное обеспечение позволяет проводить ввод и предобработку изображения, денситометрические и геометрические измерения, статистическую обработку, а также ряд других специализированных процедур.

    Разрабатываемый метод базируется на утверждении, что регистрирующая структура (чешуя) является интегральным отражением процессов, происходящих в организме, в том числе и в ответ на постоянно изменяющиеся абиотические условия. Следовательно, представляется возможным построение математической модели, адекватно отражающей результаты процессов чешуеобразования. Если популяцию рыб рассматривать как внутривидовую группировку, которая на протяжении множества поколений существует как относительно изолированная система в определенном пространстве, то логичен вывод, что возможно выделение конкретных популяций по рисунку чешуи как по комплексному фенетическому признаку.

    В 1988 г. начата разработка автоматизированной системы идентификации признаков - АСИП. Эксперименты проведены на анализаторе изображения IВАS-2. При анализе распределения склеритов в зонах роста на чешуе европейского хариуса из водоемов Северной Карелии получены следующие результаты:

1. Склеритограммы нескольких чешуи одной рыбы идентичны с высоким уровнем достоверности. Вероятно, рост чешуи конкретной особи обусловливается воздействием одинаковых факторов.
2. Число основных минимумов на склеритограммах чешуи из различных участков поверхности тела было одинаковым и соответствовало возрасту особи.
3. Склеритограммы чешуи разных особей вида из одного места обитания имеют значительное сходство, следовательно, одинаковые условия среды одинаково воздействуют на групповой рост рыб, что и отражается в структуре зон роста на чешуе.

АСИП в том виде, в котором задумана, будет представлять собой экспертную систему, основанную не на анализе дискретных признаков, а на автоматическом анализе объекта в целом и сравнении результатов его с моделями из базы данных.

Предполагаемые возможности АСИП (подчеркнуты уже реализованные этапы):

1. Идентификация по чешуе рыб стад из гетерогенных выборок.
2. Морфометрические измерения (полностью автоматизированные) регистрирующих структур, обратные расчисления длины особи и математическая обработка результатов.
3. Получение склеритограмм, автоматическое определение возраста, выделение дополнительных колец, нерестовых марок и др.
4. Получение на экране дисплея высококачественных изображений исследуемых объектов и их воспроизведение на бумаге.
5. Составление компьютерного банка изображений регистрирующих структур и обмен информацией.
6. Разработка на основе АСИП метода мечения рыб, полностью исключающего потерю меток, травмирование и связанные с ним гибель или изменения в поведении рыб.

Опубликовано: Анацкий С.Ю., Применение компьютерного анализа изображения в ихтиологии. Актуальные проблемы биологии и рац. природопользования, Петрозаводск, 1990. С.3-5.

Посмотрим теперь на рыб!