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图像分割技术在昆虫识别中的应用
  • ISSN号:1006-7167
  • 期刊名称:实验室研究与探索
  • 时间:2011
  • 页码:9-10
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]浙江农林大学,浙江临安311300
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(31071970); 国家林业局948项目(2009-4-36); 浙江省林业厅项目(08A12); 浙江农林大学科研发展基金项目(2009FK13)
  • 相关项目:中国瘿蜂科昆虫分类及其系统发育研究
中文摘要:

以浙江省66种重大检疫性害虫为研究对象,采用Otsu算法实现昆虫图像的分割,取得了较好的效果。首先对昆虫图像进行灰度化处理,加快分割速度,再对灰度图像进行中值滤波,去除大部分噪声,最后,用Otsu算法对灰度化和中值滤波后的昆虫图像进行分割。针对存在的不足,运用数学形态学方法进行修正。首先利用数学形态学中的膨胀和腐蚀运算对昆虫图像进行增强,然后运用Otsu算法对图像进行分割。实验结果表明,将Otsu算法与数学形态学方法结合起来能够有效地提取昆虫图像。

英文摘要:

An image segmentation method in insect recognition was developed.The insect separating from the background image is a key step in insect automatic recognition.Taking the Zhejiang 66 major quarantine pests as the reserach objects,this paper uses Otsu algorithm to segment insect image.It uses gray-scale process to accelerate the speed of segmentation,and then uses median filter to remove most of the noise,and finally uses the Otsu algorithm to segment insect image.The paper uses mathematical morphology to amend the shortcomings.Mathematical morphology methods such as dilation,erosion are applied to image enhancement and then Otsu algorithm is used to segment the image.The experimental results domenstrate the effectiveness of this method.

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期刊信息
  • 《实验室研究与探索》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:上海交通大学
  • 主编:夏有为
  • 地址:上海市市南区华山路1954号交教学三楼456、457
  • 邮编:200030
  • 邮箱:sysycp@163.com sysy@mail.sjtu.edu.cn
  • 电话:021-62932952 62932875
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-7167
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1707/T
  • 邮发代号:4-834
  • 获奖情况:
  • 国家科技部中国科技论文统计源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国乌利希期刊指南,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:53638