摘要
对储粮害虫进行分类识别是非常必要的,本文阐述了利用计算机数字图像处理技术提取静态储粮害虫图像的一阶灰度统计量特征、灰值游程矩阵的纹理特征以及几何形状特征,采用BP神经网络技术对特征进行分类和识别的主要技术和方法。该方法为储粮害虫的分类识别开辟了新的途径。
investigation on image＇s classified identification of pests in stored grain is very necessary. We can get the statistic character, texture character and shape character by digital image processing technology. The technology and method of BP neural network classifies the pests in stored grain. It is the pioneer to classified discriminating in stored grain.
出处
《微计算机信息》
北大核心
2006年第06S期248-250,263,共4页
Control & Automation
基金
"十五"国家科技攻关重大项目粮食丰产科技工程――粮库储粮害虫监测技术的研究与开发(2004BA520A19)
关键词
储粮害虫
图像增强
特征提取
模式识别
BP神经网络
Pests in stored grain
image enhancement
character extract
pattern recognize
BP neural network
