基于4种不变矩和BP神经网络的稻飞虱分类

• 作者: 丁为民 刘德营 赵三琴 邹修国
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 农作物 图像识别 分类 BP神经网络 大津法 Hu矩 Zernike矩 Krawtchouk矩 害虫
• 年，卷（期）: 2013,（18）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 171-178
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4136字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2013.18.021

摘要

针对稻飞虱远程实时识别采集图像质量不高的问题，研究了基于不变矩提取形状特征值对稻飞虱进行分类。采用自行设计的拍摄装置采集稻飞虱图像，进行灰度化后用大津法二值化，再用数学形态学滤波；对二值图像采用Hu矩、改进Hu矩、Zernike矩和Krawtchouk矩4种不变矩分别提取特征值，再用BP神经网络进行训练和测试，以此检测4种矩的提取效果。试验用Matlab2008验证算法，对白背飞虱、褐飞虱和灰飞虱共300个样本进行了训练和测试，结果表明Krawtchouk矩提取稻飞虱图像形状特征值的识别率最高，总体达到了91.7%。该文可为大田中现场识别稻飞虱提供参考。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹修国	南京农业大学工学院	29	197	8.0	13.0
3	丁为民	南京农业大学工学院	225	3432	32.0	42.0
5	刘德营	南京农业大学工学院	29	309	11.0	16.0
7	赵三琴	南京农业大学工学院	18	235	9.0	15.0