[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

摘要

本发明公开了一种基于计算机视觉技术的棉铃虫雌雄成虫判别方法，对采集的不同性别的棉铃虫进行预处理后，得到其去除足、触角后的虫体图像，对图像分别提取其颜色、形状、纹理等特征,利用模拟退火算法进行优化降维处理，对得到的特征数据，采用支持向量机分类器进行训练测试，最终实现自动分类识别；本发明具有操作简便、鲁棒性强和识别精度高等优点，并有理想的时间性能，可以显著提高昆虫性别分类的鉴定效率。

主权项

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。