基于SVM的多特征融合的天牛图像识别

天牛虫的图像特征提取对于天牛虫灾害的防治和监控有很重要的意义,针对目前图像识别在这个领域的应用中存在的问题,提出进行图像的特征提取和识别的方法:首先,对天牛虫图像进行二维小波变换分解,用低频图像进行特征提取,减少噪声的同时可以提高识别的准确率;然后,提取低频图像的SIFT(尺度不变特征变换)特征向量集,解决大范围的仿射失真、3维视角的改变、噪音的增加和光线的改变等造成的影响;为了提高复杂光照条件下的图像识别率,引入了颜色特征,将图像从RGB转换到HSV空间,提取图像的颜色矩作为颜色特征向量;最后,将所提取的特征作为SVM分类器的训练样本集,进而对目标图像进行识别,实验结果表明,提出的方法能够得到较好的识别效果。