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陆光  满庆丽  徐然 《森林工程》2012,28(4):21-25
天牛虫的图像特征提取对于天牛虫灾害的防治和监控有很重要的意义,针对目前图像识别在这个领域的应用中存在的问题,提出进行图像的特征提取和识别的方法:首先,对天牛虫图像进行二维小波变换分解,用低频图像进行特征提取,减少噪声的同时可以提高识别的准确率;然后,提取低频图像的SIFT(尺度不变特征变换)特征向量集,解决大范围的仿射失真、3维视角的改变、噪音的增加和光线的改变等造成的影响;为了提高复杂光照条件下的图像识别率,引入了颜色特征,将图像从RGB转换到HSV空间,提取图像的颜色矩作为颜色特征向量;最后,将所提取的特征作为SVM分类器的训练样本集,进而对目标图像进行识别,实验结果表明,提出的方法能够得到较好的识别效果。  相似文献   
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天牛是林木的毁灭性害虫,制约着杨树、白桦和糖槭树等阔叶树种的生长,在天牛虫图像检索方面仍然很欠缺,在分析现有特征提取的各种算法优缺点的基础上,提出一种有效的综合利用图像纹理特征和颜色特征进行天牛虫图像检索的方法。该方法计算图像的灰度共生矩阵,以及共生矩阵的能量、熵、相关、惯性矩,取其平均数和标准差作为纹理特征,然后利用将图像转化到HSV颜色空间,运用矩形重叠式分块策略对图像进行分块,提取每个分块的颜色矩作为颜色特征,为了提高检索速度,降低特征向量的维数,采用PCA进行降维。通过实验的证明,该方法能够有效地实现检索,在查准率、查全率和响应时间方面都有提高。  相似文献   
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