基于标本图像的鳞翅目昆虫种类自动鉴别方法

摘要

本发明涉及一种基于标本数字图像的鳞翅目昆虫种类自动鉴别方法，包括：用LazySnapping和/或GrabCut去除背景，用基于投影的方法分割左右翅，用边缘拟合的方法确定关键点并对准左右翅的位置。特征的提取在RGB三个通道分别进行，在半径和角度方向把翅面部分分成若干个区间，计算各区间的像素均值的方法构造出最终的特征向量；分类鉴别使用SVM分类器实现。该鳞翅目昆虫标本图像识别方法具有操作简便、识别精度高、容错性强，并有理想的时间性能，可以显著提高鳞翅目昆虫种类鉴定的效率。

主权项

一种基于标本图像的鳞翅目昆虫种类自动鉴别方法，其特征在于包括以下步骤：1)图像预处理去除鳞翅目标本彩色图像的背景，对去除背景后的图像进行灰度化、高斯滤波后进行二值化，再进行左右翅分割；对准左右翅位置，切取包括有效翅区域的正方形区域；对鳞翅目标本彩色图像作同样的变换，即，先分割左右翅，再对准左右翅位置，切取包括有效翅区域的正方形区域，最后得到旋转对齐的左翅彩色图像和右翅彩色图像；2)图像特征提取将位置对准后的左右翅彩色图像分解至RGB三个通道对每一通道执行以下相同的特征提取过程：将翅面图像沿半径和角度方向均分成若干个区间，计算每个区间内的翅面像素均值，将左右翅三个通道所有区间计算得到的像素均值串联，得到昆虫整体图像的特征向量，将特征向量元素值进行缩放，归一化到[0，1]区间；3)分类鉴别先确定训练集，再训练分类器模型，最后进行分类识别。