基于視頻圖像的水稻稻縱卷葉螟飛蛾計數(shù)技術的研究.pdf

1、稻縱卷葉螟是我國水稻上的一種重要遷飛性害蟲。目前，我國稻縱卷葉螟測報調查方法中田間趕蛾計數(shù)法是一種常規(guī)的方法，需要一人手持竹竿撥動水稻，用肉眼掃描并計數(shù)飛起的飛蛾，其調查結果基本反映出田間蛾量的消長規(guī)律。雖然該方法簡便易行，但稻縱卷葉螟飛蛾計數(shù)結果因趕蛾人的身體和視力等主觀因素會引起較大的誤差，從而影響測報的準確性。本研究采用視頻圖像處理方法，對趕蛾法中起飛的稻縱卷葉螟成蛾進行檢測和跟蹤，從而達到計數(shù)的目的。本論文主要研究內容、方法和結

2、果如下：
　?。?）稻縱卷葉螟飛蛾目標的檢測。趕蛾視頻中，稻縱卷葉螟飛蛾屬于弱小運動目標，背景是運動的水稻。針對運動水稻背景下檢測這種弱小目標，本論文首先通過三幀差法去除掉大部分水稻背景；然后利用去綠模型過濾遺留下來的噪聲；再通過閾值二值化方法增強飛蛾目標區(qū)域；最后通過膨脹、腐蝕來進一步明確目標位置。將最后得到的聯(lián)通區(qū)域作為要跟蹤的目標。
　?。?）稻縱卷葉螟的跟蹤與計數(shù)。首先，統(tǒng)計了稻縱卷葉螟飛蛾的4個圖像特征；然后，在視

3、頻每幀圖像中檢測到的目標聯(lián)通區(qū)域基礎上，以這4個特征作為跟蹤目標的條件，利用壓縮跟蹤與卡爾曼濾波相結合的方法實現(xiàn)對飛蛾目標的跟蹤；最后，根據(jù)稻縱卷葉螟飛行軌跡與噪聲形成軌跡的差異，進一步排除掉非目標形成的軌跡，從而實現(xiàn)飛蛾跟蹤計數(shù)。跟蹤與計數(shù)結果表明：可以跟蹤到72.2％的飛蛾，同時，75.9％的非目標被誤認為飛蛾目標。
　　本論文通過三幀差法、去綠模型和閾值二值化等相結合的方法，實現(xiàn)稻縱卷葉螟飛蛾的檢測；通過壓縮感知跟蹤算法結合