基于Gabor小波和支持向量机的储粮害虫图像分割

国内外农业图像的处理大多采用常规方法,要么在时域要么在频域,而不能同时在时域和频域分析图像,且不具有多分辨率特征。文章通过提取储粮害虫图像的Gabor特征,结合支持向量机进行图像分割,综合了二维Gabor小波可以同时在空域、频域和方向上获得最佳的分辨率和SVM对小样本学习及分类的优越性。实验结果表明该方法分割速度快,容错性好,能够正确分割有噪声的储粮害虫图像。