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《江西理工大学》 2014年
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基于多元线性回归的昆虫图像分割技术研究

王璇  
【摘要】:图像分割是图像处理和计算机视觉等领域的重要研究课题,也是图像分析的基础。昆虫图像分割算法的研究对农作物害虫防治和生物领域昆虫图像数据信息的有效利用都具有重要意义,因而近年来国内外越来越多的学者开始关注昆虫图像分割技术的研究。 多元线性回归模型是基于数理统计的一种回归分析模型,通过将多个自变量拟合构成线性关系实现信息处理,在经济分析和交通预测等领域得到广泛应用。本文首先分析现有图像分割算法应用于昆虫图像分割中的局限性,然后重点研究基于多元线性回归模型的图像分割算法,针对其在不同类型彩色昆虫图像分割中存在的不足进行优化。主要工作和创新点如下: (1)构建RGB多元线性回归模型分割昆虫图像。多元线性回归模型中参数的设定是关键,结合昆虫图像背景样本像素块的RGB三色板信息构建回归模型,可以有效地将昆虫目标与背景分离。算法应用于背景颜色比较简单的昆虫图像,获得了较好的分割效果。 (2)多元线性回归模型分割算法的范数优化。基于RGB三色板的多元线性回归算法中回归参数的确定依赖于图像像素块的样本信息,样本信息越多越有利于图像目标区域的分割,但像素信息取值范围过大有可能导致回归模型的线性拟合发生较大偏差。针对这一问题,本文引入范数对图像像素的RGB三色板信息进行优化。实验表明,优化算法对选取的样本像素块三色板的线性拟合度提高具有良好作用,适合背景较为复杂的昆虫图像分割。 (3)针对部分带有阴影背景的昆虫图像分割效果不理想的问题,提出了结合图像过渡区的多元线性回归改进算法。新算法在多元线性回归分割的基础上结合过渡区实现昆虫图像边界的二次分割优化,解决了图像阴影的分割问题,提高了图像的分割准确率。
【学位授予单位】:江西理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP391.41

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【参考文献】
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