呂軍等

摘要

[目的]建立基于Snake模型的水稻燈誘害蟲輪廓提取方法。[方法]在matlab編程環(huán)境下，以3種常見水稻燈誘害蟲（大螟、二化螟和直紋稻弄蝶）不同姿態(tài)圖像為研究對(duì)象，提出了基于貪婪算法的Snake模型水稻燈誘害蟲輪廓提取方法。[結(jié)果]首先選擇不同姿態(tài)害蟲的初始輪廓和能量權(quán)重；其次采用貪婪算法成功提取不同種類、不同姿態(tài)的水稻燈誘害蟲輪廓；最后設(shè)計(jì)了GUI操作界面。[結(jié)論]該模型為帶有蟲體殘缺、姿態(tài)各異的燈誘害蟲形態(tài)特征提取提供了參考。

關(guān)鍵詞燈誘害蟲；貪婪算法；輪廓提取

中圖分類號(hào)S126文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)0517-6611（2014）28-09780-03

Study on Contour Extraction of Rice Lighttrap Pests Based on Snake Model

LV Jun1， HU Jing1， WANG Yang1 et al

（1.School of Information Engineering， Huangshan University， Huangshan， Anhui 245041）

Abstract[Objective] The aim was to establish a method for contour extraction of rice lighttrap pests based on Snake model. [Method] Under the programming environment of matlab， different postures of images for three kinds of common rice lighttrap pests like Sesamia inferens Walker， Chilo suppressalis （Walker） and Parnara ganga Evans were taken as research object， and a method for contour extraction of rice lighttrap pests based on Snake model was put forward. [Result] Suitable original contour and parameters weight were applied to obtain the contour of different classes and postures based on the greedy algorithm. The concise GUI interface was used for people to operate conveniently. [Conclusion] The model could provide reference for feature extraction of rice pests with incomplete bodies and different postures.

Key words Lighttrap pests； Greedy algorithm； Contour extraction

基于圖像的害蟲自動(dòng)識(shí)別已廣泛應(yīng)用于儲(chǔ)糧害蟲[1-2]、蔬菜害蟲[3-4]、森林害蟲[5]、果園害蟲[6]、農(nóng)田害蟲[7-10]等。雖然研究對(duì)象和研究目的不同，所采用的具體方法不同，但基于圖像的害蟲自動(dòng)識(shí)別研究步驟一般包括害蟲圖像采集、圖像預(yù)處理獲取目標(biāo)害蟲區(qū)域、害蟲特征提取與優(yōu)化，最后結(jié)合模式識(shí)別方法實(shí)現(xiàn)害蟲自動(dòng)識(shí)別。在我國水稻害蟲監(jiān)測中，主要利用黑光燈等裝置誘集水稻害蟲，于次日取回后經(jīng)人工識(shí)別與計(jì)數(shù)，記錄相關(guān)數(shù)據(jù)，并作為水稻害蟲發(fā)生密度和預(yù)測預(yù)報(bào)的數(shù)據(jù)依據(jù)?；趫D像的水稻燈誘害蟲相關(guān)報(bào)道較少。作者利用模板匹配的方法實(shí)現(xiàn)了水稻二化螟等4種鱗翅目燈誘害蟲的多目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別，平均識(shí)別率為83.1%[11]。劉慶杰[12]針對(duì)有粘連情況的多目標(biāo)水稻燈誘害蟲，提出基于光流法的多目標(biāo)水稻燈誘害蟲自動(dòng)分割方法。

水稻燈誘害蟲易受到強(qiáng)烈撞擊、死亡脫水、姿態(tài)各異和蟲體殘缺等影響，加大了害蟲特征提取和識(shí)別難度。為此，筆者針對(duì)不同姿態(tài)燈誘害蟲，提出了基于貪婪算法的Snake模型用于水稻燈誘害蟲輪廓提取，并通過確定能量權(quán)重值及初始輪廓提取了不同姿態(tài)的水稻燈誘害蟲的輪廓，以期為水稻燈誘害蟲特征提取提供理論依據(jù)。

1研究對(duì)象

采集的圖像均來自中國水稻研究所（浙江，杭州，富陽，30°N，120°E），利用室內(nèi)水稻燈誘害蟲圖像智能采集裝置[13]獲取背部朝上張翅型、腹部朝上張翅型、折翅型3種姿態(tài)的二化螟、大螟和直紋稻弄蝶害蟲圖像（圖1～3），以jpg格式存儲(chǔ)?；赟nake模型的水稻燈誘害蟲輪廓提取程序和界面設(shè)計(jì)是在Matlab7.10環(huán)境下編制。

2 Snake模型

Snake模型又稱主動(dòng)輪廓模型，是由Kass等人提出的一種利用高層信息來進(jìn)行圖像處理的方法。其基本思想是根據(jù)圖像信息進(jìn)行曲線演化收斂，從而搜索到感興趣的目標(biāo)物體的邊界。該方法通過定義閉合輪廓線形變的能量函數(shù)，將圖像分割轉(zhuǎn)化為基于全局能量函數(shù)下尋求最優(yōu)解的問題，進(jìn)而使得初始輪廓曲線逼近目標(biāo)物體的實(shí)際邊界[14]。Snake模型是由內(nèi)部約束力、內(nèi)部能量、外部約束力和外部能量共同作用下實(shí)現(xiàn)移動(dòng)的變形輪廓。假設(shè)該輪廓由參數(shù)曲線表示，如式1：

3基于貪婪算法的Snake模型

貪婪算法是由Dijkstra提出的求問題最優(yōu)解的設(shè)計(jì)方法。該方法能夠成功地將總體能力的下降轉(zhuǎn)化為每個(gè)Snake元素控制能量的局部下降，解決了動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法收斂速度慢、處理時(shí)間長等問題[15]?；谪澙匪惴ǖ腟nake模型總能量定義為：