数学形态学在害虫种群密度监测中的应用

被引:4
作者
翁桂荣
机构
[1] 苏州大学机电工程学院
关键词
种群监测; 数学形态学; 图像处理; 分水岭算法;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
随着信息快速采集技术、计算机网络技术、人工智能、图像识别、决策支持系统等高新技术的发展,推动了"精细农作"技术体系的广泛实践。该文将数学形态学的基本运算方法及形态分水岭分割算法等图像处理信息技术运用到害虫种群密度监测中,根据昆虫飞行中CCD镜头区域远近及昆虫个体大小的先验知识,利用基于先验知识的流域分割算法,能有效地抑制背景及翅膀的影响,准确地识别出昆虫的个数,试验分析表明大大提高了害虫信息的采集效率及精度。
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共 2 条
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[2]   昆虫数字图像的分割技术研究 [J].
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