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1、昆虫学报ActaEntomologicaSinica,February2011,54(2):211-217ISSN04546296昆虫图像分割方法及其应用*王江宁,纪力强(中国科学院动物研究所生物多样性信息学研究组,北京100101)摘要:昆虫图像自动鉴定是一种快速鉴定昆虫的方法,图像分割则是其中关键步骤。通过搜集和整理国内外近年来针对昆虫图像的分割方法和研究,发现对昆虫图像分割的研究日趋增多。随着计算机图像技术的发展,昆虫图像分割方法吸收了许多图像分割领域中新兴的方法,诸如采用水平集、边缘流以及结合形状、纹理、色彩等多种要素的智能分割(如JSEG方法)等。虽
2、然大量的图像分割方法被引入到昆虫图像研究中,但是目前分割技术依然是阻碍昆虫图像广泛应用的关键。本文经过总结和分析,发现目前昆虫图像分割研究的往往在各自的测试集上有良好表现,但是缺乏统一的评价标准,因此很多方法在昆虫图像中应用难以推广。针对研究中的存在的这些问题,需建立良好的昆虫图像分割评价体系,本文建议通过建立统一的昆虫图像库以及对昆虫图像分割的评价方法深入研究,并且这些工作是当前昆虫图像分割研究亟待完善任务。关键词:昆虫;图像处理;图像分割;图像识别;自动鉴定;形态分类学中图分类号:Q968文献标识码:A文章编号:04546296(2011)020
3、21107Methodsofinsectimagesegmentationandtheirapplication*WANGJiangNing,JILiQiang(ResearchGroupofBiodiversityInformatics,InstituteofZoology,ChineseAcademyofSciences,Beijing100101,China)Abstract:Automaticidentificationoninsectimagesisarapididentificationmethod,andimagesegmentationis
4、akeyprocessininsectimageautomaticidentification.Basedonsearchingandsortingtherecentreferencesoninsectimagesegmentation,wefoundthattheresearchesoninsectimagesegmentationareincreasingrapidly.Withthedevelopmentofimageprocessingtechnology,allkindsofsegmentationmethodssuchaslevelse,tedge
5、flowandJSEG(asegmentationmethodintegratingshape,colorandtextureinformationofimages)hadbeentestedininsectimagesegmentation.Althoughthesemethodsperformedwellontheirowntestsets,thereisnosharingimagedatasetorrulestoevaluatethesemethods.Itisnecessarytobuildasystemtoevaluatetheincreasingin
6、sectimagesegmentationmethods.Inthisreview,wesuggestcreatingsomestandarddatasetsanddoingresearchesonevaluationofsegmentationmethodswhicharedesideratedininsectimagesegmentation.Keywords:Insec;timageprocessing;imagesegmentation;imagerecognition;automatedidentification;morphologicaltaxon
7、omy于区域的分割就是把像素划归到各个物体或区域1引言中;基于边界的分割,只需确定存在区域间的边界;基于边缘的分割,先要确定边缘像素,然后将图像分割是图像处理中的一项关键技术,自20之连接,构成所需边界。世纪70年代起一直受到人们的高度重视,至今已章毓晋(2001)在其专著中对图像分割方法做提出上千种分割算法。然而,由于尚无通用的分割了更详尽的介绍,不仅对Castleman提出的基本原理论,现提出的分割算法大都是针对具体问题的,理基础上常用算法进行了详细介绍,还对一些结合并没有一种适合所有图像的通用分割算法(欧阳鑫特定的理论工具的分割方法进行了介绍,如:数学玉
8、等,2002)。Cast
