matlab在储粮害虫图像处理中的应用

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第34卷MATLAB在储粮害虫图像处理中的应用·3·叠叠叠叠叠叠叠叠叠叠叠叠叠謦：储粮有害生物及防治技术I}蒂蒂蒂蒂蒂蒂蒂蒂蒂蒂蒂蒂蒂蒂蒂·●‘{MATLAB在储粮害虫图像处理中的应用。陈栋张颖悦周龙(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，实现了图像处理与分析的技术，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，采用小波变换的处理方法去除粮虫图像噪声，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我国是农业大国，粮食产后储藏期间，储粮害虫分。

2、造成的危害十分严重。并且，近年来储粮害虫的种与其它粮情测控系统相比，基于机器视觉的在类和密度呈上升趋势，致使储粮损失更加严重。为线粮库虫情测报系统最大优点是精确，快速，可靠，了有效防治害虫，就要预测它们的发生趋势、数量、更易操作。在基于机器视觉的储粮害虫图像识别检种群动态及潜在危害，而且还要评估各项防治措施测系统中，储粮害虫图像边缘检测算法是关键，因为和策略所得到的不同预期效果。目前，国内外在检边缘检测算法的正确性直接关系着特征参数提取的测储粮害虫方面主要有扦样法【1】、诱集法【2】、近红有效性，从而决定着识别与分类的正确性和系统决外法[、声信号【，】和图像识别法【】等几种方法，其策的

3、正确性。中有些方法由于人工检测的效率低下、信息素的合我们以MATLAB6．5为开发工具，具体工作流成困难以及干扰等原因，不能准确地在线检测出粮程’’1。】是：CCD获取原始图像后，经阈值(由概率虫的种类、密度等信息，难以满足粮库害虫检测的要统计得到或者是经验阈值)使图像二值化快速判断求。随着计算机技术、信息处理、模式识别、智能检该桢图像是否有粮虫。若有粮虫，运用图像的边缘测等技术的发展，基于机器视觉的图像识别检测方检测和轮廓提取及跟踪，得到粮虫的轮廓，进一步提法得到了快速的发展，成为粮虫智能检测方法的发取粮虫的各种参数，如面积，周长，复杂度等特征，并展方向。由系统本身的专家系统进行判断

4、。检测完毕后，给基于机器视觉的储粮害虫图像识别检测系统出仓内各种粮虫种类及密度，并提示相应的防治措中，机器视觉系统采用CCD照相机摄取粮仓害虫检施。测图像，并转化为数字信号，再采用先进的计算机硬1MATLAB图像处理工具概述件与软件技术，运用数字信号处理技术、计算机图像处理与分析技术、模式识别等技术，结合数学形态学Matlab提供了2O类图像处理函数，涵盖了图的某些技术手段和专家系统技术，通过对储粮害虫像处理的包括近期研究成果在内的几乎所有的技术的图像采集、图像数字转化、性状识别和分析，使计方法，包括图像处理工具箱函数在有噪和退化图像算机能自动提取粮仓害虫的形态性状，智能识别害的恢复、

5、图形绘制、图形几何变换、图像增强、二值分虫种类，并能对害虫的数量自动计数，从而可以输出析、小波分析和分形几何用于图像处理，灰度与二值数据、发出指令，构成科学保粮专家系统的主要部图像的形态学运算；结构元素创建与处理；基于边缘·基金项目：湖北省自然科学基金资助项目(编号：2003ABA053)；武汉市青年科技晨光计划资助项目(编号：20035002016—09)。维普资讯http://www.cqvip.com·4·粮食储藏2005(1)的处理；色彩映射表操作；色彩空间变换；图像类型式，即找出判别特征后，对不同的特征根据分类阈值与类型转换；以及图形用户界面设计等方面的工程按二分的方法进行分

6、类；相似距离分类方法是把待实际应用。判图像与一个标准图像相比，看它们是否相同或相似，标准图像用样本图像特征向量的均值来表示。2应用MATLAB工具箱进行储粮害通过计算待判图像与标准图像之间的相似距离来对虫图像分析处理待判图像进行分类。从而能更好地对储粮害虫图像2．1用直方图均衡实现图像增强进行处理和分析。下面是实现的源程序及相关功能当图像对比度较低，即灰度直方图分布区间较的注解：窄时，可用直方图均衡实现灰度分布区间展宽而达源程序：image2．m到图像增强的效果。下面是实现的源程序，括号内i=imread(’insect．tif’)；BW1=edge(i，’log’)；im—为相关功能

7、的注解：agesc(BW1，[01])；源程序：image1．m(如图1)clear，closeall．_imread(’insect．tif’)；BW1=edge(i，’sobel’)；im—(清除所有内存变量，图形窗口)agesc(BW1，(01])；A=imread(’insect．tif’)(如图2)(将图像文件insect．tif的图像像素数据读入矩阵I)i=imread(’insect．tif’)；BW1=edge(i，’rober