一种基于形态学多特征融合的害虫图像分类方法及系统

• 摘要：

  本发明涉及基于形态学多特征融合的害虫图像分类方法,该方法包括训练过程:对训练图像集的数据进行图像分割,对经分割后的训练图像进行预处理,提取训练图像的形态学特征,经过多形态特征融合,得到训练图像特征矩阵;测试过程:输入待识别的测试图像,对测试图像进行图像分割、预处理,提取测试图像的形态学特征,经过多形态特征融合,得到测试图像特征矩阵;识别害虫种类:计算测试图像特征矩阵与训练图像特征矩阵的相似度,找出相似度最高的类别,根据相似度得到害虫种类与防治方法.本发明还公开了基于形态学多特征融合的害虫图像分类系统.本发明提高了害虫识别率与程序的鲁棒性,提升了害虫识别在农业生产中的实际应用价值.

• 专利类型：

  发明专利

• 申请/专利号：

  CN201410336163.7

• 申请日期：

  2014.07.15

• 公开/公告号：

  CN104102920A

• 公开/公告日：

  2014-10-15

• 发明人：

  王儒敬 李瑞 谢成军 张洁 洪沛霖 宋良图 董伟 周林立 郭书普 张立平 黄河 聂余满

• 申请人：

  中国科学院合肥物质科学研究院

• 主分类号：

  G06K9/62(2006.01)I,G,G06,G06K,G06K9

• 分类号：

  G06K9/62(2006.01)I,G06K9/66(2006.01)I,G06K9/54(2006.01)I,G,G06,G06K,G06K9,G06K9/62,G06K9/66,G06K9/54

• 主权项：

  一种基于形态学多特征融合的害虫图像分类方法,该方法包括下列顺序的步骤:(1)训练过程:对训练图像集的数据进行图像分割,对经分割后的训练图像进行预处理,提取训练图像的形态学特征,经过多形态特征融合,得到训练图像特征矩阵;(2)测试过程:输入待识别的测试图像,对测试图像进行图像分割、预处理,提取测试图像的形态学特征,经过多形态特征融合,得到测试图像特征矩阵;(3)识别害虫种类:计算测试图像特征矩阵与训练图像特征矩阵的相似度,找出相似度最高的类别,根据相似度得到害虫种类与防治方法.