【導(dǎo)讀】噴藥的關(guān)鍵信息。與人工測蟲方法相比，使用計(jì)算機(jī)視覺來自動獲取害蟲信息，現(xiàn)技術(shù)對接和技術(shù)集成。當(dāng)前，害蟲檢測和計(jì)數(shù)的主要困難之一還是小蟲體的檢。而導(dǎo)致圖像處理的困難。其一，在同樣的成像設(shè)備和成像條件下，小蟲體的成像。質(zhì)量一般比大蟲體要差，這對小蟲體圖像特征提取、處理和檢測都有一些新要求。其二，小蟲體構(gòu)成的蟲群圖像粘連很嚴(yán)重，這對自動化快速準(zhǔn)確計(jì)數(shù)帶來了困難。為此，本文以棉花葉面蚜蟲為對象，研究基于圖像信息的蚜蟲檢測和計(jì)數(shù)方法。

　　

【正文】 感謝石河子大學(xué)圖書館的管理員和校園網(wǎng)管理員，他們的辛勤工作給了我輕松查閱數(shù)據(jù)的環(huán)境和了解外部信息的工具。 感謝家人一直以來對我各方面無 微不至的關(guān)懷和大力支持。 參考文獻(xiàn) 22 參考文獻(xiàn) [1] 許彪．鞍山地區(qū)黃瓜蚜蟲發(fā)生特點(diǎn)及防治．遼寧農(nóng)業(yè)科學(xué)， 20xx(s)： 6061． [2] 沈佐銳，于新文．溫室白粉虱自動計(jì)數(shù)技術(shù)研究初報(bào)陰．生態(tài)學(xué)報(bào)， 20xx， 2l(1)： 9499． [3] 陳佳娟，紀(jì)壽文，李娟，趙學(xué)篤．采用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行棉花蟲害程度的自動測定四。農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)． 20xx， 17(2)： 157160． [4] 趙汗青，沈佐銳等．?dāng)?shù)學(xué)形態(tài)特征應(yīng)用于昆蟲自動鑒別的研究陰．中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，20xx,7(3)： 3842． [5] 邱道尹，張洪濤，陳鐵軍等人．基于機(jī)器視覺的儲糧害蟲智能檢測系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)陰．農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)． 20xx， 34(2)： 8385． [6] 邱道尹，張洪濤，劉新宇，劉彥楠．基于機(jī)器視覺的大田害蟲檢測系統(tǒng) [J]．農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)． 20xx， 38(1)： 120122． [7] 楊紅珍，張建偉，李湘濤等．基于圖像的昆蟲遠(yuǎn)程自動識別系統(tǒng)的研究陰．農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)， 20xx,24(1)： 188192． [8] 王世舉，王朔，劉寶健，李家勝．信息 技術(shù)在檢測倉儲害蟲中的應(yīng)用陰．天津工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)． 20xx,21(1)： 6264． [9] 吳達(dá)科，馬承偉，杜尚豐．斑潛蠅蟲害葉片受害程度對其近紅外反射光譜的影響川．農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)． 20xx， 23(2)： 156159． [10]張建偉，王永模，沈佐銳．麥田蚜蟲自動計(jì)數(shù)研究叨．農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)， 20xx， 22(9)：159162． [11]沈維政，張長利，陳占良等．基于機(jī)器視覺的大豆葉部蚜蟲自動計(jì)數(shù)系統(tǒng)的研究川．農(nóng)機(jī)化研究． 20xx(11)11： 190191． [12]毛文華，鄭永軍，苑嚴(yán)偉等．基于色度和形態(tài)特征的蝗蟲信息提取技術(shù) [J]．農(nóng) 業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)， 20xx， 390)： 104107． [13]邱白晶，陳國平，程麒文．水稻白背飛虱蟲害的冠層光譜特性與蟲量反演 [J]．農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)， 20xx， 39(9)： 9299． [14]吳昊，邱白晶等．水稻白背飛虱蟲害的單葉高光譜特征分析 [J]．農(nóng)機(jī)化研究， 20xx， 4：117119． [15]周瑩莉，曾立波，劉均堂等．基于圖像處理的菌落自動計(jì)數(shù)方法及其實(shí)現(xiàn)川．?dāng)?shù)據(jù)采集與處理， 20xx， 18(4)： 460464． [16]林小竹，千彥敏，杜天蒼等．基于分水嶺變換的目標(biāo)圖像的分割與計(jì)數(shù)方法陰．計(jì)算機(jī)工程， 20xx， 32(15)： 181183． [17]門洪，武玉杰，王彩紅等．基丁圖像處理的異養(yǎng)菌菌落計(jì)數(shù)方法研究川．化工自動化及儀表， 20xx， 35(3)： 3841． [18]Habib G, Nadipuram R P, Jodn J E， et,a1． A neurofuzzy approach for insect 石河子大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 23 classification[J]． World Automation Congress, Third International Symposium On Soft Computing for Industry， Maui， Hawaii， 20xx． [19]C. Karunakaran， D． ． Detection of internal wheat seed infestation by Rhyzopertha dominica using Xray imaging[J]． Journal of Stored Products Research, 20xx,40： 507～ 516． [20]LISA D． WHITE,CRAIG J． COATES,PETER W． ATKINSON,DAVID A． O’ BR． OCHTA． An Eye Color Gene for the Detection of Transgenic NonDrosophila Insects[J]． Insect Biochem Molec． Biol． 1996， 26(7)： 641～ 644． [21]R. J. Koestler, S. Sardjono， D． L． Koestler． Detection of insect infestation in museum objects by carbon dioxide measurement using FTIR[J]． International Biodeterioration amp。 Biodegradation． 20xx,46： 285～ 292． [22]N． Boonham, ,K． Walsh． The detection of Tomato spotted wilt virus (TSWV)in individual thrips using real time fluorescent RTPCR[J]． Journal of Virological Methods， 20xx， 101： 37～ 48． [23]Soille P． Morphological Image Analysis： Principles and Applications， (2nd Edition)[M]． Berlin， Germany： Springer,20xx． [24]F Meyer and S ． Beucher ． Morphological segmentation ． Journal of Visual Communication and Image Represention,1(1)： 21～ 46， September 1990． [25]Alvarado P Segmentation of color images for interactive 3D object retrieval [D]． Ph． D． Thesis,RWTHA achen， Alemania,20xx． 附錄 24 附錄 源代碼 文件 close all clear bugcount(39。39。)。 文件 function [rows,cols]=figureTag(rows,cols,n) if(rows*colsn) if(rowscols) cols=clos+1。 else rows=rows+1。 end else rows=rows。 cols=cols。 end 文件 function f=bugcount(x) if(nargin==0) src=imread(39。39。)。 else src=imread(x)。 end showN=1。 figure subplot(1,2,1)。imshow(src)。title(39。原圖像 39。)。 srcG=src(:,:,2)。 srcGray=rgb2gray(src)。 iSize=size(srcG)。 石河子大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文 25 srchsv=rgb2hsv(src)。 srcK=histeq(srchsv(:,:,1))。 subplot(1,2,2)。imshow(srcK)。title(39。HSV 的 H 通道 39。)。 srcK=reshape(srcK,[],1)。 whos srcK [Idx,Ctrs,SumD,D] = kmeans(double(srcK),2)。 Idx=reshape(Idx,iSize(1),iSize(2))。 a=srcK(Idx==1)。 b=srcK(Idx==2)。 if a(1)b(1) myIdx=2。 else myIdx=1。 end se = strel(39。disk39。,5)。 srcC=src(:,:,2)。 srcC(Idx==myIdx)=255。srcC(Idx~=myIdx)=0。 srcC=imopen(srcC,se)。 figure se = strel(39。disk39。, 7)。 subplot(1,2,1)。imshow(src)。title(39。原圖像 39。)。 subplot(1,2,2)。imshow(srcGray)。title(39?；叶葓D 39。)。 srcGrayD=double(srcGray)/255。 Ie = imerode(srcGrayD, se)。 Iobr = imreconstruct(Ie, srcGrayD)。 figure。imshow(srcGrayD)。title(39。腐蝕重建 39。)。 fgm = imregionalmax(Iobr)。 fgm=srcCamp。fgm。 figure。imshow(fgm)。title(39。局部極大值濾波 39。)。 se = strel(39。disk39。, 5)。 fgm=imerode(fgm,se)。 se = strel(39。disk39。, 2)。 fgm=imdilate(fgm,se)。 figure。imshow(fgm)。title(39。腐蝕去粘黏：特征區(qū)域二 39。)。 cc = bwconnp(fgm, 4)。 附錄 26 figure。imshow(fgm )。title(39。特征合并 :最終圖像 39。)。showN=showN+1。 msgbox([39。本圖片中共有 39。 num2str() 39。只蚜蟲 39。])