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%.     

基于图像处理的蜻蜒自动识别系统研究

研究了蜻蜓图像的自动识别技术,构建了基于浏览器/服务器(B/S)架构的蜻蜒自动识别系统.通过分析蜻蜒彩色图像的颜色和灰度特征,利用灰度阀值分割法去除图像背景,然后计算蜻蜒的几何不变矩纹理特征,将结果与建立的蜻蜒样本数据库数据进行相似度计算,确定蜻蜓种类.结果表明,该系统能够获得较好的识别效果,为昆虫识别的研究提供新的手段.     

白背飞虱智能识别技术研究

[目的]为了实现水稻白背飞虱的自动监测,提出一种利用昆虫背部图像特征的白背飞虱自动识别方法。[方法]用自制的野外昆虫图像采集装置,在野外环境下,采集131张白背飞虱昆虫图像,通过颜色(蓝色分量B=130)阈值分割、滤波处理后,获取所采集昆虫图像二值化图,然后提取出单个昆虫背部区域二值化图和背部区域灰度图。通过对白背飞虱的大小统计分析的方法,剔去明显非白背飞虱的单个昆虫图像,再运用不变矩和二维傅里叶频谱数据提取昆虫几何形态、颜色和纹理共88个特征值,将7个不变矩和l×l(l=1,2,…,9)二维傅里叶频谱特征进行组合后作为输入变量,建立基于支持向量机的白背飞虱识别模型。[结果]自动采集装置在野外环境下采集的单个白背飞虱大小为1 000~2 600个像素点。当使用1~5不变矩特征值和5×5频谱特征值建立识别模型,训练集准确率达到95.71%,测试集准确率达到95.00%。[结论]使用不变矩和二维傅里叶频谱提取白背飞虱的几何形态、颜色和纹理特征,并建立支持向量机的识别模型,可以实现田间白背飞虱的自动识别。     

基于树种分类的高分辨率遥感数据纹理特征分析

遥感图像尤其是高分辨率（1~4 m）遥感图像在树种分类方面有着广阔的应用前景。利用主成分分析法对遥感数据去相关分析,然后通过对纹理提取过程的分析,探讨不同移动窗口大小对纹理特征的影响,以期为中山陵园风景区的森林调查提供依据,分类方法为经典的最大似然分类器。根据不同移动窗口大小的纹理因子相关性和对保持纹理信息丰富度的影响,来选择合适的窗口大小及纹理因子组合,以对树种分类精度的提高程度为评价标准。研究结果表明,利用窗口大小为19 19下的纹理信息可有效提高分类精度,总精度达到66%,Kappa系数达到0.59,比单纯的光谱信息最大似然法图像分类精度高,其中均值与均匀性、对比度、偏斜度纹理因子组合为最佳纹理组合,能有效减少数据冗余。高分辨率遥感数据纹理信息的运用为树种分类识别时的特征选择提供了有利技术参考。图4表3参19     

基于滑动窗口法的遥感图像纹理统计信息提取研究

遥感图像中地学信息,如地质构造、蚀变信息及岩性分界等信息具有一定的纹理特征。纹理是遥感图像的重要特征,是地物空间特征的综合反映。利用滑动窗口法来获取遥感图像的纹理特征参量,将得到的特征矩阵用假彩色进行显示,将得到的图件进行了对比。然后,针对窗口大小对不同纹理特征显示效果的差异展开讨论。结果表明,滑动窗口法在排除波谱信息的干扰、提取纹理特征参量方面效果比较明显。对于纹理多尺度判别的精度来说,采用较大窗口提取的纹理信息参与分类能使总体显示效果较好,但某些纹理的精细程度有所下降,建议在实际应用中,应根据具体情况选择窗口的大小。     

不变矩图像分析研究进展

不变矩是1种高度浓缩的图像特征,具有平移、灰度、尺度、旋转等多畸变不变性.1961年,M.K.Hu首先提出了7个几何不变矩用于图像描述.后来人们进行多方面研究,发现正交矩具有绝对的独立性,没有信息冗余现象,抽样性能好,抗噪声能力强,更适合用于多畸变不变图像描述和识别.性能较好的正交矩有Legendre矩、Zernike矩、正交傅立叶-梅林矩、切比雪夫矩和变形雅可比（p=4,q=3）-傅立叶矩等.近几年,用正交矩进行图像分析、图像处理以及图像识别的研究报道很多,这表明不变矩理论及其在图像信息处理与识别中的应用技术具有很好的发展前景和应用商机.本文系统介绍了不变矩的概念、特性以及它在图像分析中的简单应用.     

轮廓波域Entropy—Fourier旋转不变算子在纹理分类中的应用

针对图像的旋转问题,提出一种基于contourlet域的旋转不变纹理描述算子.对contourlet变换后的系数进行处理,提取子带香农熵作为特征向量,然后对各个尺度的特征向量进行离散傅立叶变换,得到旋转不变的纹理特征.利用傅立叶谱的对称性,将特征向量进一步降维.最后采用支持向量机和欧式距离对纹理图像进行分类.在包含1456幅图像的自建图像库中进行分类实验,结果表明该方法在低计算复杂度的优势下,能获得较好的分类性能.     

利用纹理特征提取城市用地信息方法探索

就利用灰度共生矩阵纹理特征提取城市用地信息做了初步探索.计算灰度共生矩阵四个纹理特征量,选择建筑用地与其它地类的纹理特征统计量差别较大的特征,用于提取建筑用地信息.通过计算选择了对比度纹理特征,对该特征图像进行分类、密度分割及后处理,得到城市用地信息.通过精度评定证明了纹理特征用于分类可以提高分类的精度,并能提高土地利用动态监测的自动化程度.     

一种基于混合纹理特征的木板材表面缺陷检测方法

利用计算机视觉技术检测木板材表面缺陷。提出了一种基于混合纹理特征的表面缺陷检测算法,能准确、鲁棒地检测出木板材表面图像中是否有缺陷。首先,分别使用灰度共生矩阵方法、Gabor滤波方法和几何不变矩方法提取了10个优化后的图像纹理及尺度、平移、旋转不变特征;然后,对特征向量进行有效组合;最后,基于融合后的混合纹理特征向量,应用BP人工神经网络对样本集进行训练和检测。实验表明,该方法能准确地对木板材表面缺陷进行检测,平均检测成功率达96.2%。     

计算机图像技术在牛肉品质检测中的应用(综述)

概述了计算机图像技术在牛肉嫩度、牛肉胴体等级、活体牛肉品质检测中的应用.颜色、大理石纹特征、纹理特征等图像外观特征是计算机可见光图像技术无损检测牛肉内在品质--嫩度的主要方法.计算机可见光图像技术用于检测牛肉胴体等级,通常采用统计彩色图像中R、G、B或L、a、b分量灰度值来确定颜色级别,用统计像素点的方法来确定眼肌肉中脂肪分布和面积,用灰度共生矩阵和行程长度等纹理特征来计算大理石纹分值.超声波图像技术可以用于对活体牛肉品质进行评估,此方法有较好的可重复性和准确性.最后提出了当前需进一步研究的问题.