基于特征点匹配的蚜虫病害图像分割与识别方法

摘要

针对蚜虫病害体型细小、种类繁多、颜色不一的特点,提出一种基于蚜虫细微病斑分割的SIFT特征点匹配算法。在采用分水岭和K-means分离叶面及背景的基础上加入待检测的蚜虫色彩先验信息,以实现在LAB色彩空间中精细化地分离蚜虫区域,再用模板与病害图片上的SIFT特征点进行对比和匹配,识别图像上是否有虫卵或幼虫。实验结果表明,相较于Robert、Canny等图像分割算子,所提出的方法避免传统的图像分割提取蚜虫病害特征点的不准确性,更为有效地辨识蚜虫虫卵和虫害图像,对有无虫害的图像综合辨识率达到91%以上,具有一定的抗噪声能力。