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《北京邮电大学》 2011年
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昆虫图像智能识别技术研究

刘新新  
【摘要】:摘要:本文在农科院、检疫检验局重大专项支持下,主要对昆虫图像整体轮廓特征及鳞翅目昆虫翅脉图像特征量提取及识别方法进行研究。本文对前人提出的极小转动惯量法求图像对称轴,提出一种提取灰度图像对称轴的矫正数值计算方法,取得了比原来精确近30%的对称轴倾角准确度,为昆虫图像的进一步处理及分析做好了更准确的准备工作。提出了几种昆虫图像轮廓周长算法的改良方法,包括对角线提高数值准确度,曲线近似重描,边缘噪点消除等,在牺牲少量复杂度的条件下,更为精确的得出昆虫图像轮廓周长的合理数值。提出了一种昆虫翅脉图像网格识别方法,该方法对昆虫图像进行区域切分,对每个区域进行特征量提取,并对不同区域进行不同权重设定以达到最佳识别效果。针对昆虫翅脉图像识别过程中线条位置相对不变的特殊性,提出了一种差值范围搜索比较算法,该算法将原来的比较时间缩小了近n倍(n为选中区域中翅脉总数量),极大的提高了线条顺序搜索比较的处理速度。提出了新的昆虫图像的特征量参数,包括岛屿数目,岛屿归一化中心距,岛屿面积占昆虫图像总面积的比例等等,大大提高了昆虫图像识别的准确度,大约提高了近8个百分点。
【学位授予单位】:北京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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