[发明专利]一种基于形态学多特征融合的害虫图像分类方法及系统在审
| 申请号： | 201410336163.7 | 申请日： | 2014-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN104102920A | 公开（公告）日： | 2014-10-15 |
| 发明（设计）人： | 王儒敬;李瑞;谢成军;张洁;洪沛霖;宋良图;董伟;周林立;郭书普;张立平;黄河;聂余满 | 申请（专利权）人： | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/66;G06K9/54 |
| 代理公司： | 合肥天明专利事务所 34115 | 代理人： | 奚华保 |
| 地址： | 230031 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于形态学多特征融合的害虫图像分类方法，该方法包括训练过程：对训练图像集的数据进行图像分割，对经分割后的训练图像进行预处理，提取训练图像的形态学特征，经过多形态特征融合，得到训练图像特征矩阵；测试过程：输入待识别的测试图像，对测试图像进行图像分割、预处理，提取测试图像的形态学特征，经过多形态特征融合，得到测试图像特征矩阵；识别害虫种类：计算测试图像特征矩阵与训练图像特征矩阵的相似度，找出相似度最高的类别，根据相似度得到害虫种类与防治方法。本发明还公开了基于形态学多特征融合的害虫图像分类系统。本发明提高了害虫识别率与程序的鲁棒性，提升了害虫识别在农业生产中的实际应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 形态学 特征 融合 害虫 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于形态学多特征融合的害虫图像分类方法，该方法包括下列顺序的步骤：(1)训练过程：对训练图像集的数据进行图像分割，对经分割后的训练图像进行预处理，提取训练图像的形态学特征，经过多形态特征融合，得到训练图像特征矩阵；(2)测试过程：输入待识别的测试图像，对测试图像进行图像分割、预处理，提取测试图像的形态学特征，经过多形态特征融合，得到测试图像特征矩阵；(3)识别害虫种类：计算测试图像特征矩阵与训练图像特征矩阵的相似度，找出相似度最高的类别，根据相似度得到害虫种类与防治方法。
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