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本文结合数字图像处理技术、模糊数学理论,针对鳞翅目昆虫弄蝶科、蛱蝶科、灰蝶科、凤蝶科和粉蝶科共5科13种昆虫的标本图像,进行图像处理和模糊模型识别研究,基本实现了相似形态物种间的全自动识别。论文的主要研究内容及成果如下: (1)鳞翅目昆虫识别系统的设计。本文阐述了昆虫标本图像的输入硬件设备的搭建;详细地说明了在软件中对昆虫标本图像进行数字图像处理和识别的流程。 (2)鳞翅目昆虫图像预处理。本文介绍了平滑去噪、自适应阈值分割、数学形态学操作、图像分割等预处理技术针对鳞翅目昆虫图像这一特定目标的应用和所能达到的效果。针对鳞翅目昆虫图像的特殊性,实现了阈值分割、边缘检测和数学形态学运算相结合的图像分割方法。 (3)鳞翅目昆虫图像的特征提取。本文根据中国农业大学研制的BugVisux软件提供的信息,提取了鳞翅目昆虫的周长、面积、形状参数、纵轴、横轴、偏心率和似圆度等全局形态特征;又根据传统鳞翅目昆虫分类学经验,提取了亮斑数、腹部长、腹部宽和腹部比例等局部特征。 (4)鳞翅目昆虫特征优选和分类识别。本文简要介绍了模糊集合理论,并使用模糊c均值聚类方法实现了特征优选;根据鳞翅目昆虫翅膀的亮斑特征提取比较稳定、且易于识别的特点,设计了初级分类器,然后使用基于最大隶属原则的模糊模型识别方法设计了第二级分类器,在不降低分类器稳定性的前提下,有效地减少了分类器识别的时间,提高了系统的工作效率。 (5)系统软件部分的实现。本文在最后简略地介绍了系统软件部分的实现思想和方法,在学习了Visual C++和Visual Basic语言之后,结合VC能快速实现图像数据的处理和VB易于设计用户界面的优点,使用两种语言混合编程实现了系统的软件部分。