发明名称 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。
申请公布号 CN104102920A 申请公布日期 2014.10.15
申请号 CN201410336163.7 申请日期 2014.07.15
申请人 中国科学院合肥物质科学研究院 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
分类号 G06K9/62(2006.01)I;G06K9/66(2006.01)I;G06K9/54(2006.01)I 主分类号 G06K9/62(2006.01)I
代理机构 合肥天明专利事务所 34115 代理人 奚华保
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。
地址 230031 安徽省合肥市蜀山湖路350号