基于昆蟲形狀特征的模式識(shí)別.pdf

1、本文應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)與模式識(shí)別技術(shù)，對(duì)昆蟲進(jìn)行圖像模式識(shí)別研究，實(shí)現(xiàn)昆蟲的自動(dòng)判別。主要研究?jī)?nèi)容及成果如下：
　　 （1）昆蟲圖像預(yù)處理。本文介紹了平滑去噪、位置歸一化、二值化自適應(yīng)閾值選取、圖像分割等方面進(jìn)行了研究。結(jié)果表明，使用中值濾波進(jìn)行平滑去噪，效果明顯。通過計(jì)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(zhǎng)、面積、似圓度、復(fù)雜

2、度、寬長(zhǎng)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(chǔ)。將昆蟲形狀特征看作為正態(tài)分布，取多個(gè)樣本特征的期望和方差作為該類昆蟲的特征量，存儲(chǔ)到SQLServer數(shù)據(jù)庫。
　　 （4）昆蟲分類判決模塊。本文簡(jiǎn)要介紹了模糊集合理論，并使用模糊聚類方法實(shí)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(shí)別的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了初級(jí)分類器，然后使用基于最大隸屬原則的模糊模型識(shí)別方法