為了及時掌握嚴重危害蔬菜生長的害蟲—黃曲條跳甲的發(fā)生狀況及其危害程度,提出了基于黃色誘捕板的黃曲條跳甲識別與計數(shù)方法.首先,采用最大類間方差法（OTSU）獲得圖像的黃色誘捕板區(qū)域.在黃色誘捕板上以連通區(qū)域面積閾值獲得候選區(qū)域,并對候選區(qū)采用OTSU算法、顏色平滑算法和主動輪廓模型進行目標圖像分割.在此基礎上,對候選區(qū)域提取顏色特征、紋理特征和幾何特征,并采用支持向量機的方法,對黃曲條跳甲進行識別和計數(shù).所提出的基于黃色誘捕板的黃曲條跳甲識別與計數(shù)方法的準確率、精確率和召回率分別為88.16%,92.00%和81.56%,達到了及時獲得黃曲條跳甲災情的目標. 

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 材料與方法
    1.1 圖像采集
    1.2 方法
        1.2.1 背景去除
        1.2.2 候選區(qū)域分割
        1.2.3 圖像的特征參數(shù)提取
        1.2.4 基于支持向量機的黃曲條跳甲識別方法
2 結(jié)果與分析
3 結(jié) 論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于離散余弦變換和區(qū)域生長的白粉虱圖像分割算法[J]. 張水發(fā),王開義,劉忠強,楊鋒,王志彬.  農(nóng)業(yè)工程學報. 2013(17)
[2]主動輪廓線模型(蛇模型)綜述[J]. 李培華,張?zhí)镂?  軟件學報. 2000(06)



本文編號：3689863