水稻飛虱自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的研究.pdf

1、水稻是重要的糧食作物之一，生物災(zāi)害是影響水稻穩(wěn)產(chǎn)、高產(chǎn)的重要因素。稻飛虱是我國水稻的主要害蟲，不同種飛虱對(duì)水稻造成的傷害不同，可見，準(zhǔn)確識(shí)別稻飛虱種類、記錄其發(fā)生數(shù)量是防治害蟲危害的有效措施。傳統(tǒng)的識(shí)別方法存在測報(bào)實(shí)時(shí)性差、對(duì)專家依賴性大等弊端.飛虱種類的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)能夠解決專業(yè)的種類鑒定需求日益增加與鑒定人員相對(duì)縮減之間的矛盾，有較廣闊的應(yīng)用前景。本文結(jié)合圖像處理技術(shù)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，針對(duì)白背飛虱和灰飛虱雌雄蟲的靜態(tài)圖像，進(jìn)行適合的

2、圖像處理和識(shí)別研究，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明采用這種方法進(jìn)行飛虱的種類鑒別是可行的。 論文的主要研究內(nèi)容及成果如下： (1)研究方案的確定。人工區(qū)分飛虱主要依靠其背部顏色和紋理，蟲體的大小則作為輔助判別依據(jù)，據(jù)此本文把飛虱背部作為研究目標(biāo)，分別取白背飛虱雌蟲43個(gè)樣本，白背飛虱雄蟲67個(gè)樣本，灰飛虱雌蟲67個(gè)樣本，灰飛虱雄蟲72個(gè)樣本，拍攝其背部的靜態(tài)顯微數(shù)字圖像，用于自動(dòng)識(shí)別。 (2)圖像預(yù)處理.通過比較均值濾波和中值濾波

3、，可知中值濾波能夠很好地保護(hù)圖像細(xì)節(jié)，經(jīng)實(shí)驗(yàn)分析，采用3×3方形模版進(jìn)行圖像濾波能夠得到比較滿意的結(jié)果。在圖像分割階段，采用了全局閾值法，通過分析比較R、G、B各個(gè)通道的灰度值分布，發(fā)現(xiàn)B通道中目標(biāo)與背景像素的灰度值相差最明顯，基于此，在圖像B分量通道中進(jìn)行圖像分割.在確定最佳分割閾值時(shí)，與形態(tài)學(xué)處理相結(jié)合，以面積差比P來評(píng)價(jià)分割效果。通過比較可知，當(dāng)閾值為98時(shí)｜P｜值最小，也即分割的目標(biāo)區(qū)域較接近于原來蟲體本身，分割效果較理想。

4、 (3)圖像特征提取.主要依據(jù)人工區(qū)分飛虱主要且穩(wěn)定的特點(diǎn)來提取能夠反映飛虱種間差別的有效特征。基于僅按照顏色特征來表征一幅圖像的信息勢必造成表達(dá)準(zhǔn)確性的降低，著重對(duì)飛虱進(jìn)行了顏色和紋理特征的綜合描述。用百分率直方圖法提取了色度值在20-40°之間的像素?cái)?shù)在整個(gè)目標(biāo)區(qū)域占的百分比，其值不受對(duì)象的大小、形狀和它的同一色背景噪聲影響，可以成為圖像模式識(shí)別的有力輸入特征。此外還提取了圖像的顏色矩特征。在提取紋理特征參數(shù)時(shí)，提出用中胸背板區(qū)

5、域的紋理特點(diǎn)來代表整個(gè)飛虱紋理特點(diǎn)的方法。提取子圖像時(shí)需使飛虱本身的主軸方向與圖像的y軸一致，而且子圖像不能包含背景噪聲，否則便失去了統(tǒng)計(jì)意義。 (4)圖像的分類識(shí)別。對(duì)比分析了三種常用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練改進(jìn)方法，通過水稻飛虱自動(dòng)識(shí)別技術(shù)的研究比較其訓(xùn)練誤差、收斂速度和檢驗(yàn)率得出L-M方法收斂速度較快，網(wǎng)絡(luò)誤差較小，檢驗(yàn)率較高，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明當(dāng)輸入向量為除了面積以外的18個(gè)特征值時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的誤差最小，訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)對(duì)檢驗(yàn)樣本的識(shí)別率