基于lcv和svm的小麦害虫图像识别方法研究

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1、RESEARCHoNTHERECoGNITIoNMETHODOFWHEATPESTIMAGEBASEDoNLCVANDSVMAThesis(orDissertation)SubmittedtoShaanxiUniversityofScienceandTechnologyinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheDegreeofMasterofEneineerineScienceByWangLiiuan．Thesis(orDissertation)Supervisor：ProfessorLiJian—一■■●■■■■●●■■■●■■■■■●一May20

2、13基于LCV和SVM小麦害虫图像识别方法研究摘要农业生产历来关系到我国的社会稳定、经济繁荣以及国家安全。我国的耕地面积占不到世界总耕地面积的7％，但是却要为占世界总人口数的20％人口解决吃饭的问题。所谓“无农不稳，无粮则乱"，体现了粮食生产在我们国家各项工作中的重要地位。小麦作为我国主要的粮食作物之一，在其整个生长周期中，经常会受到小麦害虫的影响，严重制约和影响了小麦的产量和质量。为了解决这一问题，计算机视觉、图像处理以及模式识别等技术逐渐被用于小麦害虫的识别研究。本文正是在这个方面的一个具体尝试，其主要的研究内容如下：害虫库的建立以及系统的总体设计。本文对常见的小麦蚜虫、小麦粘虫、麦种蝇

3、、麦秆蝇、吸浆虫、麦叶蜂、麦蜘蛛、金针虫和蝼蛄等8种小麦害虫图像建立其图像数据库。以PC机为硬件平台，以MATLAB7．7为软件平台，分析了小麦害虫图像识别系统从图像获取、图像分割、特征提取以及图像识别的整个技术流程，完成系统的总体功能设计。小麦害虫图像分割：为了得到更好的图像分割结果，首先对某些品质不好的图像做简单的图像预处理；然后将基于LCV模型的图像分割方法用于小麦害虫图像的分割，主要是用图像局部加权均值来取代C．V模型中的全局均值，同时把约束水平集函数作为符号距离函数的能量项，以此来避免水平集函数的重新初始化；在此基础上，用形态学处理方法做腐蚀或膨胀处理，得到最终的小麦害虫图像分割结

4、果。实验表明，该方法可以有效地分害-Ud,麦害虫图像，且计算过程稳定，演化速度快速，反应图像灰度变化准确。小麦害虫图像特征提取：将主成分分析(PCA)方法用于提取小麦害虫图像的特征，主要是用特征的线性组合实现图像的降维，从而提取小麦害虫图像的10个主成分。实验表明，主成分分析方法可以有效地提取小麦害虫的特征，且该特征可以有效地表征小麦害虫图像。小麦害虫图像模式识别：将支持向量机(SVM)方法用于构建小麦害虫图像分类器。支持向量机是在样本空间或特征空间定义最优线性超平面，使得最优超平面和不同类样本集间的距离最大，以此达到最好的泛化能力。实验表明，支持向量机可以构建一个性能很好的小麦害虫图像分类

5、器，同时能够解决构建过程中的维数灾难、非线性、过度拟合以及有限样本等问题。基于上述研究，本文在MA=n，AB7．7上构建了一个小麦害虫图像的识别系统，并用该系统对8种小麦害虫进行识别，识别率j,撕tJ81．25％。关键词：小麦害虫，LCV模型，主成分分析，支持向量机RESEARCHoNTHERECoGNITIoN舰THoDOFwHEATPEST玎垣AGEBASEDoNLCVANDSVMABSTRACTAgriculturalproductionalwaysrelatestosocialstability,economicprosperityandnationalsecurity．China'

6、sarablelandaccountedfortheworldislessthan7％，butitmustsolvethefoodproblemofaccountingfor20％oftheworld’Stotalpopulation．neSO-called¨nofarmersisinstability,nofoodisdisorderly”，itembodiestheimportantpositionofthefoodproductioninallworkofourcountry．Wheatisoneofthemajorfoodcrops，itusuallysuffersbytheinfu

7、enceofwheatpestinthewholegrowthcycle，asitconstraintsandaffectstheyieldsandqualityofwheatseriously．Inordertosolvethisproblem，computervision，imageprocessingandpaaemrecognitiontechnologyisgraduallyusedtherecog