[发明专利]基于颜色和模糊聚类算法的农田害虫识别方法

权利要求书

1.一种基于颜色和模糊聚类算法的农田害虫识别方法，其特征是包含以下具体步骤：

（1）通过田间捕捉装置，获取农田害虫的原始图像；

（2）将原始图像从RGB颜色空间转换到HSI颜色空间，并选取H和S参数作为害虫图像的特征；

（3）对图像进行饱和度增强计算，然后计算并提取害虫的颜色特征参数；

（4）将农田害虫原始图像从RGB格式转化为灰度格式，并进行自适应二值化处理；

（5）农田害虫图像再经形态学处理后，完成图像分割，并提取害虫形状特征参数；

（6）对提取的害虫颜色特征参数和形状特征参数进行模糊聚类算法处理，并结合RBF径向基函数神经网络进行训练和识别；

（7）完成农田害虫的识别并计数。

2.根据权利要求1所述的基于颜色和模糊聚类算法的农田害虫识别方法，其特征是：在步骤（3）对图像进行饱和度增强计算中，是对饱和度S进行基于期望值的图像增强调整，先算出图像中每个像素点饱和度数值及其在图像中出现的概率，求出其数学期望E(x)，并以此调整图像的饱和度，调整公式定义为：

Si′=E(x)+(1-E(x))·Siα]]>

S_i是原来的饱和度分量，S_i′是调整后饱和度分量，α为拉伸因子，决定饱和度分量的饱和程度，x_i为图像中饱和度的值，p_i为该饱和度值对应出现的概率，R为图像的像素点总数。

3.根据权利要求1所述的基于颜色和模糊聚类算法的农田害虫识别方法，其特征是：在步骤（3）提取害虫的颜色特征参数中，共提取了色调均值、饱和度均值、色调最大差值、饱和度最大差值4个颜色特征参数。

4.根据权利要求1所述的基于颜色和模糊聚类算法的农田害虫识别方法，其特征是：在步骤（5）提取害虫形状特征参数中，提取了面积、周长、长宽比和复杂度4个形状特征参数。

5.根据权利要求1所述的基于颜色和模糊聚类算法的农田害虫识别方法，其特征是：在步骤（6）的模糊聚类算法处理中，考虑不同的特征参数对聚类的作用不同，取各个特征参数的权向量为：

W=(w₁,w₂,......,w_m)

并引入加权广义欧式权距离，描述聚类样本b与种类h间的差异定义如下：

d(rb,sh)=uhb||w(rb-sh)||]]>

=uhb{Σa=1m[wa(rab-sah)]2}1/2]]>

同时求解最优模糊聚类矩阵与最优模糊聚类中心矩阵，建立目标函数，使聚类样本对于全部种类加权广义欧式权距离平方和为最小，目标函数为：

min{F(uhb)}=Σb=1mmin{Σh=1cuhb2Σa=1m[wa(rab-sah)]2}]]>

其中，r_b是聚类样本b，s_h表示种类h，w_a是参数a的权向量值，r_ab表示聚类样本b的参数a的特征值规格化数，u_hb是样本b归属于种类h的相对隶属度，s_ah表示种类h的参数a的特征值规格化数。