基于图像的昆虫识别关键技术研究.pdf

西北大学
博士学位论文
基于图像的昆虫识别关键技术研究
姓名:黄世国
申请学位级别:博士
专业:计算机软件与理论
指导教师:耿国华
20080618
摘要基于普图回归膌州コ媸侗鸱椒āU攵岳コ娓呶菘占方法功能单一,性能有待提高。本文以国家自然科学基金“基于医学图像数据挖掘技术的研究蜕挛魇∽匀豢蒲Щ嵯钅俊拔奈锏挠镆灞曜⒑捅咎寮焖骷术研究”为背景,针对图像的昆虫识别过程中预处理、特征提取、识别分类的征和昆虫高层语义的映射,缩小两个层次的“语义鸿沟”,实现了基于本体的昆虫识别。种技术角度提取昆虫视觉特征,结合相应的分类算法,昆虫识别性能主要用于灰度图像分割,提出并实现了对彩色图像快速几何可变形基于角度无关腟昆虫识别方法。应用角度无关的提取昆虫纹理特征,形成纹理特征表示矩阵,利用惴ㄊ迪至摄时其光照、尺度往往不同,利用局部特征具有光照、尺度等不变昆虫识别是农林作物病虫害防治的基础。传统的昆虫识别方法是专家观察昆虫的外部特征并与模式标本对照鉴定识别,费时费力。现有的昆虫自动识别不同阶段,研究几何模型的图像分割、基于内容图像检索、基于降维的识别、本体建立、基于本体的识别等关键技术,具有理论意义和应用价值。论文主要研究成果如下:菇死コ媸侗鹆讲愦蔚男绿逑怠=ɡコ媸侗鸱治;诘筒闶泳跆卣鞯昆虫识别、基于高层语义的昆虫识别两个层次,通过建立低层视觉特谑泳跆卣鞯睦コ媸侗鸱椒ā4油枷竦奈评硖卣鳌⒕植刻卣鳌⒔滴较好。给出了昆虫彩色图像的分割预处理方法。鉴于现有几何可变形模型模型的分割算法。昆虫识别。基于多分辨率直方图的昆虫识别方法。针对同种昆虫图像拍性,应用描述子提取昆虫图像局部特征,由于其局部特征点数不确定,应用多分辨率直方图算法实现特征点匹配。基于图像的昆虫识别关键技术研究
投影剑特钶:。特征和昆虫种类之间的映射关系,引入本体技术途径实现昆虫识别。相结合,实现了本文相关算法,完成了原型系统的集成,验证识别容易导致“维数灾难’问题,应用谱图回归滴ɡコ诒咎宓睦コ媸侗鸺际酢@没谑泳跆卣骼コ媸侗鸱椒ń⒌氖泳建立昆虫形态学分类知识本体。针对昆虫分类知识体系复杂的问题,抽取昆虫分类知识元数据,采用本体建立方法,实现昆虫知识形式化和共享。⒏龌诒咎宓睦コ媸侗鹦禄啤7直鸾⒗コ嫱枷袷泳跆卣鞅咎濉介质特征本体、昆虫形态学分类知识本体,应用昆虫图像视觉特征和高层语义的映射关系,实现了基于本体指导下的昆虫识别。コ媸侗鹣低吃蜕杓啤Sτ肞醇建立本体,,效果良好。关键词:对象识别,降维,局部特征提取,本体,基于本体的昆虫识别基枷竦睦コ媸侗鸸丶际跹芯
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学位论文作者签名锄幻川年多月偈日学位论文作者签名:鱼幽缈驴彩月缪日灸辍卧孪θ西北大学学位论文知识产权声明书西北大学学位论文独创性声明保密论文待解密后适用本声明。指导教师签名:本人完全了解西北大学关于收集、保存、使用学位论文的规定。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版。本人允许论文被查阅和借阅。本人授权西北大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所等机构将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》或其它相关数据库。本人声明:所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,本论文不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得西北大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
第一章绪论昆虫识别是农林作物病虫害防治的基础。传统的昆虫识别方法一般是专家依据昆虫的外部形状特征,通过观察昆虫的整体颜色、斑点、花纹特征以及触角、头部、背部、腹部、口器、复眼、腿部、翅、毛和刺的形态结构特征,并体系中的哪个种。该方法费时费力且只有拥有昆虫识别知识的技术人员才能进行这样专业的识别工作。目前从事昆虫识别的科技人员尚很少,他们根本无时像具有极为丰富的信息,“一幅图胜过千言万语”,能够为昆虫识别提供直观的已较成功地应用于工业模型识别、人脸识别、虹膜识别,涉及到工业、社会安全等诸多领域。该技术同样可以应用于昆虫识别。基于图像的昆虫识别技术就是利用昆虫的分类知识,依据图像中昆虫对象提供的信息内容,实现基于图像视觉特征提取基础上的昆虫识别。这种方法有别于