基于4种不变矩和BP神经网络的稻飞虱分类

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。