面向幼虫检测的图像处理技术研究

论文摘要

近年来，外来生物入侵造成的损失触目惊心，为此需要为高效率地做出现场检疫决策、准确截获有害昆虫提供有力的技术支持。本文以浙江省重大科技专项“植物检疫便携式幼虫图像采集与分析仪研究”为背景，结合机器视觉和图像传感技术，利用幼虫的分类知识，研究面向幼虫检测的图像处理技术，为幼虫种类识别提供可靠依据。完成幼虫显微图像处理软件开发，实现幼虫图像的采集、存储、预处理、分割及特征提取等功能。具体内容如下：1)幼虫图像的采集。搭建图像采集设备，采集幼虫多姿态、多角度图像，建立幼虫图像库。2)幼虫图像基本预处理。实现幼虫图像的灰度化、规格化等基本处理，对显微彩图进行中值滤波、小波去噪。3)幼虫图像分割。实现基于阈值选取的迭代最佳阈值法、Otsu法分割，基于区域的区域生长法分割，分析分割效果；利用K均值聚类彩色图像分割，实现幼虫自然背景彩色图像分割，有效地消除了背景信息的干扰，提供有利于特征提取的分割图像。4)幼虫图像特征提取。将尺度不变特征算子SIFT应用于幼虫图像特征提取，对旋转、尺度缩放、亮度变化具有不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的鲁棒性；通过H-S颜色直方图和计算颜色矩提取幼虫图像的颜色特征；实现基于灰度共生矩阵的能量、对比度、熵、相关性四个纹理特征参数的提取；提取多个特征为幼虫后期识别提供可靠依据。5)幼虫检测系统的设计与实现。系统总体设计，给出面向幼虫检测的图像处理方案，实现幼虫图像处理软件的各个功能，完成用户界面设计。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• Abstract
• 图清单
• 表清单
• 1 绪论
• 1.1 课题背景和意义
• 1.2 研究现状
• 1.2.1 昆虫图像处理识别研究现状
• 1.2.2 幼虫识别研究现状
• 1.3 本文研究的对象、思路及内容
• 1.3.1 研究对象的选取
• 1.3.2 研究思路
• 1.3.3 主要研究内容
• 1.4 本章小节
• 2 幼虫图像的采集及预处理
• 2.1 幼虫图像的采集
• 2.1.1 图像采集设备
• 2.1.2 幼虫图像库的建立
• 2.2 幼虫图像预处理范畴
• 2.3 幼虫彩色图像灰度化
• 2.4 显微图像去噪
• 2.4.1 中值滤波去噪
• 2.4.2 小波去噪
• 2.4.3 图像去噪效果评价
• 2.5 本章小结
• 3 幼虫图像分割
• 3.1 阈值化图像分割
• 3.1.1 迭代最佳阈值分割
• 3.1.2 Otsu法阈值分割
• 3.2 区域生长分割
• 3.3 灰度图像分割结果分析
• 3.5 彩色图像分割
• 3.5.1 彩色图像分割方法介绍
• 3.5.2 基于K均值聚类的彩色图像分割
• 3.6 本章小结
• 4 幼虫图像特征提取
• 4.1 局部特征点的提取
• 4.1.1 SIFT特征向量的构造
• 4.1.2 幼虫SIFT特征提取实现
• 4.2 颜色特征的提取
• 4.2.1 颜色模型介绍
• 4.2.2 颜色直方图
• 4.2.3 颜色矩
• 4.3 纹理特征的提取
• 4.3.1 基于灰度共生矩阵的纹理特征
• 4.3.2 纹理特征提取的实现
• 4.4 本章小结
• 5 幼虫检测系统的设计与软件实现
• 5.1 系统总体设计
• 5.2 幼虫显微图像处理软件
• 5.2.1 软件功能
• 5.2.2 软件实现
• 5.3 本章小结
• 6 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 作者简历