蝴蝶翅的颜色特征在其种类自动鉴定中的应用

摘要

越来越多的国内外昆虫学工作者已经认识到对昆虫进行自动鉴定是解决目前昆虫鉴定问题不断增加与专业鉴定人员的数量、鉴定资源相对减少的矛盾，以及将相关专家从大量重复性鉴定工作中解脱出来的最有效的方法之一。 本研究中在基于颜色特征的昆虫自动鉴定系统的开发方面进行了进一步的探索，设计了一种基于蝴蝶正、反面颜色特征的自动鉴定系统。研究中分别选取蝴蝶正、反面图像信息中的红色、绿色、蓝色、亮度4个一维颜色直方图信息(共128个特征值)和红色、绿色2个与光照颜色无关的色度二维直方图信息(共136个特征值)。然后分别将提取到的特征值进行合并，得到两个各具有264个特征值的颜色特征向量。分别利用这两个颜色特征向量建立基于径向基的神经网络训练系统，然后将这两个独立的神经网络系统利用线性关系组合成一个自动鉴定系统。 研究中选取了43种蝴蝶标本，每种20个样本，其中10个作为模式训练用，余下的作为测试鉴定的准确率用。 该系统基于Windows平台，利用VisualC++编程语言开发，可通过用户提供的蝴蝶正面图像和反面图像自动进行预处理，并提取颜色特征值，利月于训练过的径向基神经网络对提取到的颜色特征向进行鉴定，最终给出鉴定结果。 实验结果表明，基于蝴蝶正、反面颜色特征的自动鉴定系统对43种蝴蝶的总体鉴定准确率达到了95.2％。

目录

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第一章绪论

1.1.计算机视觉技术概述

1.1.1计算机视觉系统的组成和工作的基本原理

1.1.2计算机视觉技术的主要研究内容

1.1.3计算机视觉技术的应用及展望

1.2计算机视觉技术在农业上应用概述

1.2.1在种质资源检测中的应用

1.2.2在自动化田间作业中的应用

1.2.3在农产品分级中的应用

1.2.4在农产品加工中的应用

1.2.5计算机视觉技术在农业领域其它方面的应用

1.3昆虫图像识别技术和昆虫自动鉴定系统的研究进展

1.3.1昆虫自动鉴定系统鉴定的一般原理、步骤和设计难点

1.3.2国外研究现状

1.3.3国内研究现状

1.4本研究的目的和意义

第二章基于蝴蝶正、反面颜色特征的自动鉴定系统的设计与实现

2.1蝴蝶标本的准备

2.2蝴蝶正面、反面数字图像的获取

2.2.1图像获取的标准和环境

2.2.2图像文件名称的确定规则

2.3蝴蝶图像的预处理

2.3.1图像预处理的具体步骤及其意义

2.3.2生物图像自动处理程序的设计和使用方法

2.4蝴蝶图像颜色特征的提取

2.4.1 RGB颜色模型概述

2.4.2颜色特征的选取

2.4.3图像颜色特征自动提取程序的设计

2.5蝴蝶自动鉴定分类器的设计

2.6基于蝴蝶正、反面颜色特征的自动鉴定系统的形成

2.7鉴定结果与分析

2.7.1鉴定结果

2.7.2有关鉴定准确率方面的初步分析

2.7.3有关软件功能需要进一步完善的方面

第三章进一步讨论及设想

3.1尝试使用其它颜色模型

3.2更有效的图像增强与颜色归一化技术的应用

3.3半自动鉴定系统的设计

3.4与专家系统的结合

3.5网络版的开发

参考文献

致谢

附录

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