基于圖像的昆蟲識別研究與設計.pdf

1、昆蟲是動物界中一個十分龐大的類群，種類超過一千萬種，從事昆蟲鑒定的人員僅限于數量極有限的昆蟲分類學專家。隨著計算機圖像處理技術的發(fā)展，人們希望通過計算機技術來識別昆蟲、研究昆蟲。應用模式識別技術建立昆蟲的識別系統，不僅科學研究意義重大，而且經濟效益可觀。 本文通過基于圖像的模式識別技術對昆蟲圖像進行處理，實現昆蟲圖像的自動識別。針對昆蟲圖像的特點，采用了適合昆蟲圖像的特征提取方法，然后應用相似性匹配算法和相關反饋技術對昆蟲圖像進

2、行了分析和處理。論文的主要工作如下： 1)圖像預處理。主要應用圖像分割技術對昆蟲圖像預處理，采用了基于多特征的EM算法對昆蟲圖像進行分割，提取出昆蟲對象本身。實現了昆蟲對象與背景的區(qū)域分割。 2)基于視覺特征的昆蟲識別。針對10種昆蟲圖像，給出了結合灰值游程和邊緣特征提取昆蟲圖像特征的方法，實驗表明這種綜合特征抽取能較好的對10種昆蟲圖像識別；研究了尺度不變特征算子SIFT，將其應用到昆蟲圖像識別中，實現了基于SIFT的

3、昆蟲圖像識別。 3)多特征融合相關反饋技術。研究了多特征融合檢索中的相似性度量及特征歸一化等技術，并將其應用于昆蟲圖像的識別中。給出了基于KNN的權系數調整的相關反饋方法，實現了基于游程長度，灰度共生矩陣，顏色直方圖，矩融合的多特征相關反饋方法。將基于SVM的相關反饋方法應用到昆蟲圖像識別中，實驗表明，這兩種方法具有較高的反饋效率和準確率，·有效提高了系統的識別性能。 4)系統設計與實現。采用VS.net和SQL2000