[发明专利]一种基于计算机视觉技术的棉铃虫雌雄成虫判别方法

权利要求书

1.一种基于计算机视觉技术的棉铃虫雌雄成虫判别方法，其特征在于：包括以下步骤：

A、在支持向量机SVM中训练建立支持向量机分类器模型：具体包括以下步骤：

a1：建立训练集：选取若干数量的棉铃虫雌雄成虫作为训练样本，采集每个训练样本的彩色图像构成训练集；

a2：图像预处理：对训练集中每个训练样本的彩色图像进行图像预处理；

a3：图像特征提取：对预处理后的训练样本彩色图像进行特征数据提取，提取的特征数据包括颜色矩特征、纹理特征和形态不变矩特征；

a4：图像特征降维优化：采用模拟退火算法对提取的特征数据进行降维优化处理，保留优化特征，构建害虫分类的特征空间；

a5：在支持向量机SVM中输入经过优化的图像特征数据并训练建立支持向量机分类器模型：将雌虫规定为负类样本，将雄虫规定为正类样本，将样本优化后的特征数据按照对应的样本种类输入支持向量机SVM中进行分类训练，构建棉铃虫雌雄成虫判别的支持向量机分类器模型；

B、采集测试样本图像，提取测试样本图像特征数据；

b1：建立测试集：采集测试样本的彩色图像；

b2：图像预处理：对采集的测试样本彩色图像进行图像预处理；

b3：图像特征提取：按照步骤a4经过降维优化后所保留的优化特征类型，对预处理后的测试样本彩色图像进行特征数据提取；

C、将测试样本图像特征数据输入分类器模型，根据输出结果判定棉铃虫雌雄成虫判别分类；

将测试样本的图像特征数据输入步骤a5所得支持向量机分类器模型的输入端，若判定结果为正类，则为雄虫，若判定结果为负类，则为雌虫。

2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉技术的棉铃虫雌雄成虫判别方法，其特征在于：所述步骤a2和步骤b2中的图像预处理步骤如下：

2.1:去除彩色图像背景：在彩色图像需保留的前景区域内使用自动标记线条对棉铃虫轮廓进行标记，自动判别前景区域与背景区域最佳分割曲线并进行背景去除；

2.2:获取样本二值化图像：对去除背景后的图像进行自适应图像增强处理、灰度化和二值化处理，然后进行形态学处理和高斯滤波，获取二值化图像，对二值化图像中同一背景下的多个害虫进行分割编码，获取包含单个样本的样本二值化图像；

2.3:将步骤2.1所得彩色图像与步骤2.2所得样本二值化图像相乘得到样本彩色图像。

3.根据权利要求2所述的基于计算机视觉技术的棉铃虫雌雄成虫判别方法，其特征在于：所述步骤2.1所得去除背景后的图像采用直方图均衡化后的灰度图像。

4.根据权利要求2所述的基于计算机视觉技术的棉铃虫雌雄成虫判别方法，其特征在于：所述步骤2.2中获取二值化图像过程为：选择一个最优阈值，将像素值设为数值为0和1的logical型数值，将大于阈值的像素设置为白色，即像素为1，将小于阈值的像素点设置为黑色，即像素为0。

5.根据权利要求2所述的基于计算机视觉技术的棉铃虫雌雄成虫判别方法，其特征在于：所述步骤2.2中的形态学处理包括开运算、闭运算和膨胀腐蚀处理，通过形态学处理去除图像中雌雄棉铃成虫的触角和足后，再对图像进行高斯滤波处理。

6.根据权利要求2所述的基于计算机视觉技术的棉铃虫雌雄成虫判别方法，其特征在于：所述步骤2.2中的分割编码采用二值化图像中的连通区域作为判别标准，逐一对虫体分割并将雌雄区分编号。

7.根据权利要求1所述的基于计算机视觉技术的棉铃虫雌雄成虫判别方法，其特征在于：所述步骤a3和步骤b3中图像特征数据提取过程为：

3.1：针对预处理后所得样本的RGB图像，提取其RGB颜色矩特征；

3.2：提取样本RGB图像中的三个单通道灰度图像，并将提取的三个单通道灰度图像与HSV通道图像比较，选择出最佳灰度图像；

3.3：提取最佳灰度图像基于灰度共生矩阵和差分统计矩阵的纹理特征；

3.4：提取预处理后所得样本图像的七个不变矩，得到昆虫整体图像的特征向量，并对特征向量进行归一化处理，归一化处理后的数据处于[0,1]区间。