改进BSCB与样本块耦合的单板节子缺陷图像修补算法

分析了我国旋切单板生产过程中对单板节子缺陷挖补上存在的问题,提出了将图像修复理论、方法应用于单板节子表面缺陷图像的自动修补中,以提高旋切单板生产过程的自动挖孔补节智能化水平。针对BSCB算法在单板节子表面缺陷图像修复上存在的不足,提出了一种新的BSCB改进算法,使其在单板节子图像结构修复上得到比较好的效果。但是该算法对单板节子区域较大、节子周围纹理比较多的情况,修复效果不是很好。为此,又提出了将改进后的BSCB算法与基于样本块的图像修复算法相耦合的单板节子缺陷图像修复新方法,实现了对旋切单板节子缺陷图像的结构和纹理部分的修复,并通过数值实验验证了该方法的有效性。     

基于Curvelet的纹理方向自适应图像插值

为提高纹理复杂图像的插值放大质量,提出一种纹理方向自适应的图像插值算法。首先利用Curvelet变换提取图像的4个方向因子矩阵,然后对不同类插值点选择相应的2个方向因子构造权重系数进行线性插值,从而自适应地重建各类待插值点。分析比较了本文与现有插值算法对平滑与纹理复杂区域的插值重建质量。实验结果表明,本文算法能有效抑制传统插值方法重建图像时出现的边缘模糊和锯齿现象,重构的图像效果优于传统方法,纹理丰富图像的重构质量可提高2dB以上。     

复杂背景下昆虫图像的快速分割与识别

昆虫图像分割是昆虫图像的识别与鉴定的重点和难点.目前,昆虫分割算法速度慢、过程复杂且大多数只针对于单一背景图像.为了更准确高效地实现昆虫图像的前景背景图像分离,提出一种基于逐像素聚类的端对端的昆虫图像分割方法,能够同时实现复杂背景下的昆虫图像分割与昆虫种类识别.采用覆盖5个昆虫目级阶元的37种实际场景下拍摄的昆虫图像作为研究对象,首先通过试验确定所提模型的最优参数设置,选择ResNet101作为分割模型的主干特征提取网络,在IoU取0.50时,其掩膜分支平均准确度均值、定位平均准确度均值及平均识别误差率分别为93.15％、95.06％和12.12％,分割每张昆虫图像仅需0.080 s,所提模型能够同步实现复杂背景下昆虫目标与背景的快速准确分割并进行分类.     

基于多特征综合的昆虫识别研究

对昆虫的自动识别进行了研究,利用昆虫的数字图像进行计算机自动识别,讨论了昆虫图像的特征提取技术,针对不同昆虫具有不同色彩、形状、纹理的特点,利用异步组合检索方式,将色彩、形状、纹理特征综合利用,弥补了使用单一特征无法对昆虫图像进行充分     

基于特征优化的稻飞虱图像分类

[目的]为了进一步提高稻飞虱图像分类的效率,本文提出一种基于特征优化的稻飞虱图像分类算法。[方法]对采集到的原始昆虫图像进行阈值分割、形态学滤波以及边缘跟踪来获取完整的昆虫彩色背部图像,同时基于该图像集提取昆虫的形态、颜色以及纹理特征66个,结合F-score特征评价方法,筛选出10个特征参数作为最优特征子集,并将其作为BP神经网络的输入特征值。[结果]当采用全部66个特征作为输入特征值时,稻飞虱图像的分类准确率达到96.19%;当采用最优特征子集作为输入特征值时,稻飞虱图像的分类准确率也为96.19%。[结论]以该方法获得的最优特征子集作为稻飞虱图像的特征参数不仅降低特征维度,提高稻飞虱图像分类效率,而且保证分类性能,为实现水稻虫害实时监测预警系统提供了技术支持。     

基于梯度变换与最优似然法则的图像修复算法

为了解决当前图像修复算法在待修复图像纹理结构较为丰富时易产生模糊效应以及块效应的问题,提出了一种基于梯度变换与最优似然法则的图像修复算法.首先,利用像素点对应的邻域方向特征来构造置信度,用以形成优先权因子.通过优先权因子对待修补块的优先级进行度量,从而确定最优修补块;然后,根据像素点的梯度变换,构造修补块尺寸选择模型,对修补块的尺寸进行自适应调整;最后,利用修补块与匹配块的内积关系、距离关系,分别构造余弦度量模型、相似度量模型,从而建立最优似然法则,从源区域中搜索最优匹配块,对待修复块进行填充修复.实验结果显示,与其他图像修复算法相比,本文算法具备更高的修复质量,能有效克服阶梯效应以及模糊效应.     

基于Gabor滤波与Tamura纹理特征的板材分类研究

板材表面的纹理特征是木质板材表面最为直观的特性,同时也是建筑装潢质量和木制品品质的重要评价指标。以中国东北部常见的红松、落叶松、白桦、水曲柳和柞木等5种树种的弦切、径切图像作为研究对象,提出一种基于多通道Gabor滤波和Tamura纹理特征的板材纹理特征提取方法,克服了传统方法在提取样本图像的全局特征时对局部纹理特征不敏感的问题。具体是将基于视觉心理学的Tamura纹理特征与Gabor滤波器进行结合,在不同频率、不同方向上共24组滤波器的虚部卷积图像上进行纹理特征参数提取,结合上述的纹理特征参数在BP神经网络、KNN和支持向量机分类器上进行分类试验,最佳特征参数体系的识别率达97.8%。     

基于特征选择集成学习的果蝇求偶行为识别

设计一个机器学习分类算法,实现对果蝇求偶行为的自动识别.在对图片规范化的基础上,提取图像局部二元模式统计特征与沃尔什特征获得果蝇求偶图像纹理几何特征.通过基于特征选择的集成学习来构建一个强分类器,实现对果蝇求偶行为的检测;采用十折交叉验证的方法进行验证,检测结果优于传统的图像处理分割算法.基于特征选择快速选择性集成,效率高于传统集成方法,基于特征选择集成学习识别昆虫的复杂纹理是可行的.通过机器学习方法来识别果蝇行为谱可以实现大规模的行为筛查,这将有助于基因和神经回路控制行为的研究.     

基于图像的昆虫远程自动识别

基于客户机/服务器架构建立客户端和服务器端.用户通过客户端输入昆虫图像并上传到服务器;通过服务器端建立昆虫图像数据库,提取昆虫的不变矩纹理特征,计算待识别昆虫与数据库中昆虫的相似程度,获得识别结果并反馈给用户.结果表明,昆虫识别准确率为70%.     

基于分形维数的图像纹理分析

利用分数维能够把图像的空间信息和灰度信息有机结合起来的特性,提出了一种基于分形维数的图像纹理分析方法.为了更准确地描述纹理表面的粗糙度,该方法首先将纹理图像进行6种灰度变换并计算其相应的分形维数,同时采用H lder指数作为描述图像纹理的奇异性特征,然后利用提取的纹理特征对图像进行纹理分割.实验结果表明:采用该方法所分割的图像能很好地体现图像的纹理分布.     

快慢羽鸡的翼羽长度与相关基因表达分析

PRLR和SPEF2基因重复是鸡快慢羽表型的分子基础，为探究羽型的分子调控机制，本试验量测了19和21胚龄（E）的快慢羽坝上长尾鸡和太行鸡主翼羽和覆主翼羽长度，采用RT-qPCR检测鸡胚翅羽PRLR、SPEF2、BMP2和FST的表达变化。结果显示19E时坝上长尾慢羽鸡主翼羽比覆主翼羽长1.35 mm(P<0.05)，慢羽表型不明显；而此时太行慢羽鸡主翼羽长于覆主翼羽0.42 mm(P>0.05)，慢羽表型明显。PRLR和SPEF2在2个品种慢羽鸡的表达均显著高于快羽鸡（P<0.05），分别在1.4和2.0倍以上；SPEF2在21E坝上长尾快慢羽鸡表达均显著高于19E(P<0.05)。BMP2表达在坝上长尾慢羽鸡中显著高于快羽鸡（P<0.05），而在不同胚龄太行快慢羽鸡中则无显著差异（P>0.05）;FST在19E坝上长尾慢羽鸡中表达量最低（P<0.05），而太行鸡19E的慢羽鸡表达量最高（P<0.05）。综上，太行鸡在19E已表现慢羽表型，而坝上长尾鸡的慢羽表型在21E才呈现；推测PRLR和SPEF2在慢羽翅羽毛囊中的高表达，以及BMP2和FST在太行鸡和坝上长尾鸡翅羽毛囊中的差异表达，参与慢羽表型的形成。本试验的研究发现为阐明鸡羽型形成的分子调控提供理论依据。     

麦长管蚜种群在不同小麦品种与生育期上的时间格局

在小麦拔节到乳熟期内,麦长管蚜自然种群是以不同虫龄、不同翅型和不同体色蚜虫组成的混合群体.小麦拔节-孕穗和乳熟期以绿色有翅蚜为主,扬花-灌浆期以绿色无翅蚜为主.抗感两小麦品种上麦长管蚜自然种群在数量、翅型、虫龄和体色组成等方面差异显著.抗蚜品种上麦蚜种群数量显著低于感蚜品种;小麦灌浆期,抗蚜品种上成蚜比例和无翅蚜比例均显著低于感蚜品种.蚜虫自然种群体色结构分析表明,红体色麦长管蚜更喜取食感蚜小麦品种.结果表明,寄主生育期和寄主品种显著影响麦长管蚜种群结构.     

塔河林区火烧原木虫害与治理的研究

本研究对塔河林区火烧原木害虫进行了抽样调量,确定云杉小黑大牛(Monochamus sutor L.)是威胁木材的主要害虫,并根据其生物学特性,进行了水存法、涂刷法和熏蒸法等一系列现场治理试验。试验结果表明,采用这些方法保存火烧原木均行之有效。其中,熏蒸法选用磷化铝作熏蒸剂,具有使用方便、安全可靠、渗透力强、杀虫效果显著等特点。     

惠州西湖景区古树名木病虫害调查及保护建议

【目的】了解广东惠州西湖景区古树名木病虫害发生情况,为西湖景区古树名木养护管理提供参考。【方法】采用普查和抽查相结合的方法,并参考相关文献,对惠州西湖景区内古树名木主要病虫害种类及危害程度进行调查和鉴定。【结果】西湖景区内古树名木共有8科8属9种31棵,病害共12种,其中危害叶片的病害主要有灰斑病、炭疽病、褐斑病、藻斑病、煤污病等,危害树干的病害主要有枝枯病、干腐病;虫害有6目14科19种,其中刺吸性害虫和食叶性害虫主要有榕管蓟马、绵蚧、荔蝽、榕卵痣木虱、天蛾、中国绿刺蛾、棉大卷叶蛾和丽绿刺蛾等,蛀干害虫主要有家白蚁、眉斑楔天牛和云斑天牛等。叶部病害、刺吸性害虫和食叶性害虫对植株的危害较轻,枝枯病、干腐病和家白蚁等对植株的危害较严重。【建议】加强宣传,提高人们对古树名木的保护意识;加强对古树名木的复壮修补及病虫害防治工作;采用科学技术,防控园林植物病虫害。     

Cuticular protein gene LmACP8 is involved in wing morphogenesis in the migratory locust,Locusta migratoria

Cuticular proteins(CPs) are major components of the insect cuticle-associated organs such as integument and wings, although the importance of CPs for wing development and function in hemimetabolous insects remains understudied. In the present study, a wing cuticular protein LmACP8 was identified from Locusta migratoria, which belongs to the RR-2 subfamily of cuticular protein RR consensus(CPR) chitin-binding proteins. LmACP8 was mainly expressed in the wing pads and showed high expression levels before ecdysis of third-, fourth-, and fifth-instar nymphs, with its encoded protein located in the procuticle of wing pads and adult wings. Depletion of LmACP8 by RNA interference markedly reduced the amount of its protein, which consequently caused abnormal wing morphogenesis in the transition from nymph to adult of L. migratoria. We further demonstrated that the abnormal morphogenesis was caused by severe damage of the endocuticle in the wings. LmACP8 was suppressed by 20-hydroxyecdysone(20 E) in vivo, however, its expression was significantly up-regulated after knocking down the hormone receptor gene LmHR39. Thus, the LmACP8 that is negatively regulated by the LmHR39-mediated 20 E signaling pathway is involved in wing development during the nymph to adult transition.     

惠州西湖景区古树名木病虫害调查及保护建议

【目的】了解广东惠州西湖景区古树名木病虫害发生情况,为西湖景区古树名木养护管理提供参考。【方法】采用普查和抽查相结合的方法,并参考相关文献,对惠州西湖景区内古树名木主要病虫害种类及危害程度进行调查和鉴定。【结果】西湖景区内古树名木共有8科8属9种31棵,病害共12种,其中危害叶片的病害主要有灰斑病、炭疽病、褐斑病、藻斑病、煤污病等,危害树干的病害主要有枝枯病、干腐病;虫害有6目14科19种,其中刺吸性害虫和食叶性害虫主要有榕管蓟马、绵蚧、荔蝽、榕卵痣木虱、天蛾、中国绿刺蛾、棉大卷叶蛾和丽绿刺蛾等,蛀干害虫主要有家白蚁、眉斑楔天牛和云斑天牛等。叶部病害、刺吸性害虫和食叶性害虫对植株的危害较轻,枝枯病、干腐病和家白蚁等对植株的危害较严重。【建议】加强宣传,提高人们对古树名木的保护意识;加强对古树名木的复壮修补及病虫害防治工作;采用科学技术,防控园林植物病虫害。     

广西7种药用植物病虫害发生情况调查报告

2007~2009年对7种药用植物栽培过程中的病虫害种类及危害程度进行系统调查。结果发现,调查区内玫瑰茄、白鹤灵芝、天人菊、荔枝草等4种药用植物分别有10、5、4和3种病虫害,虎杖、草珊瑚和鸭嘴花各有2种病虫害;调查区药用植物病害种类少,但有的病害发生严重,生产上应作重点防治,害虫种类多但危害轻,可结合栽培管理进行人工捕杀。     

草履蚧在菊花脑上的危害及其生物学特性

草履蚧(Drosicha corpulenta)4~5月危害菊花脑(Chrysanthemum nankingense),危害严重地块,菊花脑有虫株率100%,虫口密度达2 500头/百株以上。对菊花脑上草履蚧的防治提出了建议。     

几种图象分割算法在棉铃虫图象处理中的应用

本文介绍了6种图象分割算法在棉铃虫图象分割中的应用。结果表明，平均值分割算法和迭代阈值分割算法能够获得较好的分割结果，其中迭代法分割结果较符合实际需要。而P－参数法虽最终能获得较好的分割结果，但需要人为干预阈值的选择过程；Johannsen方法能够正确分割出棉铃虫区域，但无法反映棉铃虫的斑纹特征；而Kapur法和Yager方法则将棉铃虫区域的很多内容分割为背景区域，难以反映出棉铃虫实际特征，本研究为进行昆虫图象的特征提取、特征测量及种类自动识别研究奠定了基础。     

数学形态学在田间蚜虫图象处理中的初步应用

昆虫图象作为一种更丰富的信息载体,正在成为多媒体信息处理时代昆虫学研究的重要对象。数学形态学是一种新兴的信号和数字图象处理和分析理论,对图象的处理主要以几何的形式刻划,很适合于昆虫图象的研究。本将数学形态学基本算法如二值图象和灰度象的噪声消除、边缘检测及梯度计算引入昆虫图象的处理之中,得到较好的效果,也为昆虫数学的建立提供了一些有益的资料。