基于可区分二进制局部模式特征的蛾类昆虫识别

李小林　周蓬勃　周明全　黄世国*

1(福建农林大学计算机与信息学院　福建 福州 350002)2(北京师范大学信息科学与技术学院　北京 100875)



基于可区分二进制局部模式特征的蛾类昆虫识别

李小林1周蓬勃2周明全2黄世国1*

1(福建农林大学计算机与信息学院福建 福州 350002)2(北京师范大学信息科学与技术学院北京 100875)

蛾类昆虫多为农业害虫，自动识别蛾类昆虫种类对虫害预测预报意义重大。针对现有昆虫自动识别方法集中在目以上层次昆虫识别难以实现目内昆虫识别，提出一种基于纹理特征的蛾类昆虫识别方法。应用一种改进的局部二进制模式提取昆虫图像特征，对提取得到的特征矩阵按照蛾类昆虫类别抽取本质维数，最后用KNN算法实现蛾类昆虫识别。实验结果表明：可区分CLBP能够对昆虫原始图像直接提取特征并获得优异的识别性能，同时，能够有效降低特征矩阵的维数，从而缩小存储空间，降低相似性比较的计算复杂度。该研究拓宽了计算机视觉技术应用范围，有助于实现农业病虫害的尽早预测。

二进制局部模式蛾类昆虫图像处理目标识别

0　引　言

蛾类昆虫属于鳞翅目，该类昆虫具有明显的特征，尤其是不同昆虫的翅膀差异明显。昆虫学家根据翅膀的特征对蛾类昆虫进行分类。但传统的方法费时费力，特别是在因特网环境下人工识别昆虫的方式难以发挥网络技术的优势。因此，如何实现昆虫的自动识别成为急待解决的问题。

近年来，于新文等应用不同的形状参数描述昆虫的图像特征实现基于图像的昆虫识别[1]。……