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文檔簡介
1、本文應用數(shù)字圖像處理技術(shù)與模式識別技術(shù),對昆蟲進行圖像模式識別研究,實現(xiàn)昆蟲的自動判別。主要研究內(nèi)容及成果如下:
(1)昆蟲圖像預處理。本文介紹了平滑去噪、位置歸一化、二值化自適應閾值選取、圖像分割等方面進行了研究。結(jié)果表明,使用中值濾波進行平滑去噪,效果明顯。通過計算慣性主軸及圖像旋轉(zhuǎn)完成了位置歸一化處理。
(2)昆蟲圖像的特征提取。本文提取了昆蟲的形狀特征。形狀特征包括不變矩、昆蟲周長、面積、似圓度、復雜
2、度、寬長比、等效圓半徑等。它們不隨圖像位移、旋轉(zhuǎn)、伸縮變化而變化。
(3)昆蟲形狀特征的存儲。將昆蟲形狀特征看作為正態(tài)分布,取多個樣本特征的期望和方差作為該類昆蟲的特征量,存儲到SQLServer數(shù)據(jù)庫。
(4)昆蟲分類判決模塊。本文簡要介紹了模糊集合理論,并使用模糊聚類方法實現(xiàn)了特征優(yōu)選;根據(jù)鱗翅目昆蟲翅膀的亮斑特征提取比較穩(wěn)定、且易于識別的特點,設計了初級分類器,然后使用基于最大隸屬原則的模糊模型識別方法
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