基于图像识别的枣树害虫检测关键技术研究

发布时间：2025-07-09 00:53

　　枣树是我国最古老也是干果产量中居于第一位的主栽果树。近年来,随着枣树种植面积的增加,害虫的威胁也一步步提升,作为一种多年生乔木一旦受到害虫危害将影响多年的收成,给枣农带来巨大的经济损失。枣树虫害发生时首先需要识别出是哪种害虫,才能对症下药提出相应的杀灭方法。但是,枣树害虫的种类多、枣树种植面积又大,每次虫害发生时仅靠专家或技术人员进行人工识别既费时又容易出错误,远远不能满足枣农的需求。随着图像识别技术的出现,农业领域也在积极的探索使用图像识别技术代替人工来完成识别工作,减少灾害反应时间。本文在前人研究的基础上,探索了图像识别技术在枣树害虫检测方面的关键技术。针对枣园取像环境不佳的情况研究了图像预处理技术在提升图像质量上的方法,分别研究了图像灰度化技术、直方图均衡化技术、图像滤波技术等图像预处理技术的算法原理及相应图像结果,探讨出较为适合枣树害虫的图像预处理方法。在减少图像识别信息方面,应用了图像分割技术。主要探讨阈值法分割技术、基于区域的分割方法、基于边缘检测的分割方法的算法原理,提出Sobel算子和Canny算子在枣树害虫检测图像分割方面的具体应用方法。在图像模式识别方面,分别探讨了使...

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1技术路线图

1.3.2技术路线本文以枣树害虫为研究对象,研究运用图像识别技术对枣树害虫进行图像识别的关键技术,主要包含了图像预处理技术、图像分割技术、模式识别技术的技术原理和编程方法。技术方面主要以新疆枣园管理中常见的红蜘蛛、刺蛾幼虫、枣尺蠖、枣瘿蚊等图像为例进行研究,具体以红蜘蛛图像为例研....

图2-1频率域法图像增强技术路线图

频率域法图像增强技术主要通过傅里叶变换对图像进行增强。原理为将图像看作二维函数f(x,y)(其中x,y是图像的二维坐标,函数值为图像中该位置的灰度值),通过傅里叶变换将函数转换到频率域上,然后根据具体需要进行滤波处理,最后通过逆变换就能得到特定的增强滤波处理后的图像。具体技术路线....

图2-2本课题图像增强技术路线图

根据经验,在实际拍摄时获取的图片通常是彩色图片,因此首先需要对彩色图像进行灰度化,以减少图像信息量,方便下一步处理。然后使用直方图均衡化技术改变图像中各像素的灰度,增强动态范围内的图像对比度。最后使用图像滤波技术过滤噪声,以达到突出枣树害虫特征的图像效果。具体路线图如图2-2所示....

图2-3灰度化算法示例

在Python中对枣树红蜘蛛的图像分别进行不同算法演算,可以得到如下图:从上图中可以发现,最大值法处理后的图片亮度较高,细节丢失也最多。平均值法处理的图片较平滑但区分度不如加权平均值法处理后的效果好。本文在后续的处理中优先使用加权平均值法处理的图像。

本文编号：4056883