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1、基于MATLAB的储粮害虫图像处理方法周龙（武汉工业学院电气信息工程系，430023）摘要：在对粮虫图像处理过程中，介绍了Matlab图像处理工具箱中的函数，给出了图像处理与分析的技术实现,边缘检测及轮廓提取,通过形态学方法进行图像特征抽取与分析，达到了比较好的效果.关键词：粮虫图像边缘处理形态学变换特征抽取ImageoffoodinsectprocessingbasedonMatlabZhoulong(Departmentofelectrical&informationengineering,WuhanPolytechnicUniversity,4300
2、23)Abstract:Inthefoodinsectimageprocessing,thispaperfirstintroducesthefunctionsofMatlabimageprocessing,thenpresentssometechniquesinimageprocessingandanalysis,suchasedgerecognition,outlinetrackandimagefeatureextractingandanalysiswithmorphologicalmethods,Itgetsgoodresult.Keywords:im
3、ageoffoodinsect,edgeprocessing,morphologicaltransform,featureextraction我国是农业大国，粮食产后储藏期间,储粮害虫造成的危害十分严重。并且，近年来储粮害虫的种类和密度呈上升趋势，致使储粮损失更加严重。为了有效防治害虫，就要预测它们发生趋势﹑数量﹑种群动态及潜在为害，而且也要评估各项防治措施和策略所得到的不同预期结果。我们以MATLAB6.5为开发工具，总体框图如下，具体工作流程如下：CCD获取原始图像后，经阈值（由概率统计得到或者是经验阈值）使图像二值化快速判断该桢图像是否有粮虫。若有粮
4、虫，运用图像的边缘检测和轮廓提取及跟踪，得到粮虫的轮廓，进一步提取粮虫的各种参数，如面积，周长，复杂度等特征，并由系统本身的专家系统进行判断。检测完毕后，给出仓内各种粮虫种类及密度，并提示相应的防治措施。1MATLAB的图像处理工具概述Matlab提供了20类图像处理函数，涵盖了图像处理的包括近期研究成果在内的几乎所有的技术方法，有图像处理工具箱函数在有噪和退化图像的恢复、图形绘制、图形几何变换、图像增强、二值分析、6小波分析和分形几何用于图像处理，灰度与二值图像的形态学运算；结构元素创建与处理；基于边缘的处理；色彩映射表操作；色彩空间变换；图像类型与类型
5、转换；以及图形用户界面设计等方面的工程实际应用。1应用MATLAB工具箱进行储粮害虫图像分析处理2.1用直方图均衡实现图像增强当图像对比度较低，即灰度直方图分布区间较窄时，可用直方图均衡实现灰度分布区间展宽而达到图像增强的效果。下面是实现的源程序及相关功能的注解：％源程序：image1．mclear,closeall%清除所有内存变量，图形窗口A=imread('rice.tif');％将图像文件rice.tif的图像像素数据读人矩阵Iimshow(A)％显示图像A，图像对比度低，如图afigure,imhist(A)％在新图形窗口中显示图像A的直方图如图
6、b。可以注意到图像亮度范围相当狭窄A2=histeq(A);％对图像A做直方图均衡补偿figure,imshow（A2）％在新图形窗口中显示新图像A2，图cfigure,imhist(A2)％在新图形窗口中显示图像A2直方图，如图da原图b原图像的直方图c直方图均衡结果图d结果图像的直方图图1用直方图均衡实现图像增强程序运行后，可得如图的对比图像。达到比较好的效果2.2图像的边缘检测及特征提取图像的边缘是图像基本的特征之一。所谓边缘是指其周围像素灰度有阶跃性变化或屋顶变化的像素的集合。物体的边缘是由灰度的不连续性所致，因此考察图像每个像素在某个邻域内灰度的
7、变化，利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律即可检测图像边缘。6特征在一定程度上可以反映昆虫的体型结构，如面积、周长、偏心率、形状参数、孔洞数、欧拉数、圆形性、似圆度、球状性、叶状性等，特征的选择是图像识别的关键，对判别特征的选择采用特征值直接比较的方法，得到判别特征为面积、偏心率和孔洞数。二叉分类法类似于传统的昆虫检索表的形式，即找出判别特征后，对不同的特征根据分类阈值按二分的方法进行分类；相似距离分类方法是把待判图像与一个标准图像相比，看他们是否相同或相似，标准图像用样本图像特征向量的均值来表示。通过计算待判图像与标准图像之间的相似距离来对待判图像进行
8、分类。从而能更好的对储粮害虫图像进行处理和分析。下面是实现的源程序
