水稻害虫智能识别与分类系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于主元分析的水稻害虫智能识别与分类方法，提出了将离散正弦变换(DST)与模块维主元分析(modular2DPCA)相结合的方法实现水稻害虫图像智能识别。该系统先将水稻害虫图像进行DST变换，再进行压缩并用反离散正弦变换(IDST)完成图像的重建以滤掉图像中对人眼不敏感的高频部分，然后利用modular2DPCA方法进行水稻害虫特征的提取及模式的识别，在降低了特征维数和保留光照、颜色及姿态等不敏感的分类性状方面具有重要作用。水稻害虫智能识别与分类系统可实现将数码相机拍摄的图像应用上述计算机程序进行处理，运用Matlab软件将未知害虫图像与数据存储器中的训练样本库害虫图示进行自动比对并将鉴定结果输出至显示器。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
基于主元分析的水稻害虫智能识别与分类方法，包括主要水稻害虫样本的训练库和检测库，其特征在于所述方法包括如下步骤：(1)构建水稻主要害虫图像数据库，包括水稻害虫139种，图像237幅；(2)应用二维离散正弦变换算法对数据库图像进行压缩降维处理、优化鉴别性状，提取水稻害虫识别的显著特征；(3)采用模块维主元分析(modular2DPCA)进行水稻害虫识别特征的提取和模式的识别；(4)应用数码相机获取测试样本图像，按照上述步骤的(2)和(3)对测试样本图像进行处理以获得测试样本的图像的特征值，进一步应用最佳相似度数值确定测试样本昆虫所属物种。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：涂海华，李卫春，魏洪义，胡秀霞，熊新农，
申请(专利权)人：江西农业大学，涂海华，
类型：发明
国别省市：江西;36