昆虫数字图像的分割技术研究

数字图像处理

昆虫数字图像的分割技术研究

第17卷第3期2001年5月

文章编号:100226819(2001)0320137205

农业工程学报

TransactionsoftheCSAEVol.17 No.3May 2001

137

昆虫数字图像的分割技术研究

于新文①,沈佐锐

(中国农业大学植保学院昆虫学系,北京 100094)

摘 要:以棉铃虫为例,。、最佳熵阈值分割算法、,模糊集合熵阈值分割算法能够获得较好的分割结果,要。极小误差阈值分割结果则难以反映出棉铃虫鳞翅上的斑纹特征,关键词:数字图像;;:..93文献标识码:A

处理及分析理论的成熟,图像作为更直接更丰富的信息载体,正在成为越来越重要的研究对象。昆虫是生物类群中物种最丰富、数量最多的一类,尤其是一些农林害虫对农林业生产形成很大威胁,因此成为与人类密切相关的生物类群之一。研究昆虫图像的处理和分析对昆虫形态学、昆虫生态学以及昆虫测报所需的田间抽样调查具有重要意义。我们把这类研究归入昆虫数学形态学范畴,这里存在许多基础理论和基本方法需要创新,应用前景是广泛的[1,2]。

昆虫图像的处理和分析要解决的第一个问题就是数字图像的边缘检测和图像分割,有关昆虫图像的边缘检测技术研究已经进行了报道[3]。昆虫图像分割技术对昆虫图像的特征提取、特征测量以及自动识别具有非常重要的意义。因为数字图像通常是包含多个物体的结果,对昆虫图像的处理和识别目标在于图像中的昆虫部分,即以昆虫部分作为前景,而将寄主植物作为背景。为了识别和分析目标,需要将这些有关区域分离出来,在此基础上才能对目标进一步利用,这样特征提取和测量才有可能。这个过

[4]

程即所谓图像分割(ImageSegmentation)。

1 昆虫图像获取及预处理

选择棉铃虫(HelicoverpaarmigeraHubner)成

虫作为本文的研究对象。棉铃虫蛹取自中国农业大学昆虫学系养虫室,将羽化的棉铃虫成虫做成针插标本插在光照箱的底座上,背景为白色。采用数码相机(Olympus1400XL型)进行棉铃虫RGB真彩色数字图像的获取。采用PaintShopPro5.0(JascSoftwareInc.)图像处理软件进行重采样,将RGB真彩色图像做如下处理:①直接转换为灰度图像,②分别提取RGB3个通道(channel)的信息,获得R、G、B通道的灰度图像。对上述4个灰度图像分别进行分割试验,发现由B通道形成的灰度图像分割效果最好,因此取蓝色通道的信息形成8位灰度图像。经过剪裁处理后图像分辩率为256×200像素,对此图像进行中值滤波(模板)和对比度拉伸增强操作[5],得到图1。本文所有方法均以此图像为操作对像。分割算法在在BorlandC++Builder4.0环境实现,软件运行环境为IBMPC兼容机(64M内存,CPU为K6223DNOW300MHz)。

2 图像分割算法

2.1 图像分割方法概述

收稿日期:2000206225

基金项目:国家自然科学基金(39840004);国家高技术研究发展

计划课题(86323062ZD05202203);高等学校博士点专项科研基金联合资助课题的部分内容

①于新文,博士,讲师,昆明市白龙寺 西南林学院资源学院,650224,现于中国农业大学植保学院昆虫系作博士后研究

在图像中不同区域之间的边界上一般具有灰度不连续性,即灰度的阶跃变化形成了区域的边界。所以可以依据各个像素点的灰度不连续性进行分割。最常用的图像分割方法是选择一个阈值。图像中所有低于这一阈值的像素值将被重新赋值为黑色(0),

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