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基于图像模式识别技术的实蝇昆虫分类识别研究

作　者: 郝中华
导　师: 倪远平
学　校: 昆明理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 数字图像处理 27种实蝇图像 自适应门限算法 数学形态学 支持向量机
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


论文使用数字图像处理和模式识别技术对隶属于3亚科、4族、8属的云南地区主要27种实蝇类害虫进行自动识别分类研究。实现了对云南地区主要27种实蝇类害虫的自动识别。主要研究内容及成果如下：(1)27种实蝇类害虫图像的预处理。本文主要在彩色图像二值化、图像去噪等方面进行了研究。结果表明,彩色实蝇图像中的蓝色分量灰度图具有较大的对比度,图像的细节也更清晰。采用了中值滤波的方法对蓝色分量图像进行去噪,降低了噪声的干扰。(2)27种实蝇类害虫图像的分割。本文采用了自适应门限算法的思想,将一幅实蝇图像分为头部、胸部、腹部、左翅、右翅五个部分。针对不同部位的特点,采用了不同的分割算法。对图像分割中的传统数学形态学去毛刺算法进行了改进,并用于透明翅膀的分割。实际应用结果表明本文算法在强噪声背景下分割具有较好的效果。(3)27种实蝇类害虫图像的特征提取和优选。对各部分的特点进行分析并考虑到图像噪声大的实际情况,在翅膀上提取了面积、斑纹、重心等特征；在胸部提取了颜色、纹理等特征。实际应用结果表明这些特征是典型的、有效的,它们适用于强噪声图像下的特征提取,不随图像的位移、旋转、伸缩变化而变化。(4)27种实蝇类害虫图像的分类。考虑到样本有限的实际情况,依照降低误识率、提高实时处理能力和误分类最小的原则,本文选用了二叉树和支持向量机离相结合的分类方法。二叉树对特征差别大的样本分类具有快速性和直观性的特点；支持向量机与传统的统计学理论相比,是一种专门研究小训练样本情况下机器学习规律的理论,它解决了神经网络中存在的过学习和局部极值的缺陷。实验表明,采用二叉树和支持向量机相结合的方法进行分类,是一种行之有效的方法。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章 绪论  9-15
  1.1 背景及研究意义  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-11
  1.3 本文研究内容及设计思路  11-12
    1.3.1 研究对象  11-12
    1.3.2 设计思路概述  12
  1.4 论文篇章结构和主要工作  12-14
  1.5 本章小结  14-15
第二章 实蝇图像的预处理  15-19
  2.1 图像预处理的意义  15
  2.2 图像格式的转化  15-16
  2.3 图像去噪  16-17
  2.4 图像增强  17-18
  2.5 本章小结  18-19
第三章 实蝇图像的分割  19-34
  3.1 图像分割的意义及常用的图像分割技术简介  19-20
  3.2 本文研究对象的特点  20-21
  3.3 本文分割方法  21-33
    3.3.1 图像预分割  22-27
      3.3.1.1 自适应门限思想  22
      3.3.1.2 OTSU阈值分割  22-23
      3.3.1.3 使用数学形态学找出分界线  23-27
    3.3.2 翅膀的分割  27-32
      3.3.2.1 使用边缘检测进行分割  27-29
      3.3.2.2 改进数学形态算法并引入反馈  29-32
    3.3.3 头、胸、腹的分割及图像整合  32-33
  3.4 本章小结  33-34
第四章 特征测量与提取  34-51
  4.1 特征提取的意义  34-35
  4.2 实蝇昆虫图像特征提取  35-45
    4.2.1 实蝇翅膀特征提取  35-39
    4.2.2 实蝇胸部特征提取  39-43
    4.2.3 实蝇全局形态特征提取  43-45
  4.3 特征数据归一化  45-50
  4.4 本章小结  50-51
第五章 特征优选及分类器的设计  51-62
  5.1 特征优选及分类器设计的意义  51
  5.2 特征优选  51-52
  5.3 分类器的设计  52-58
    5.3.1 二叉树分类器  53-54
    5.3.2 支持向量机  54-58
  5.4 特征优选和分类器的实现  58-61
    5.4.1 二叉树分类  58-60
    5.4.2 支持向量机分类  60-61
  5.5 实验结果  61
  5.6 本章小结  61-62
第六章 总结与展望  62-65
  6.1 总结  62-63
  6.2 展望  63-65
致谢  65-66
参考文献  66-69
攻读硕士学位期间发表的论文  69-70
附录  70-71

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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