储粮害虫分类识别研究  

Investigation on Image’s Classified Identification of Pests in Stored Grain

作　　者：甘凤萍[1] 曲宏山[2] 

机构地区：[1]河南工业大学信息科学与工程学院 [2]郑州经济管理干部学院计算机系

出　　处：《微计算机信息》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)

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.

关 键 词：储粮害虫 图像增强 特征提取 模式识别 BP神经网络 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]