基于油茶毛蟲圖像的特征提取

中南林業(yè)科技大學(xué)計算機與信息科學(xué)學(xué)院 余紹軍 李 虹 謝林波 胡 俊

基于油茶毛蟲圖像的特征提取

中南林業(yè)科技大學(xué)計算機與信息科學(xué)學(xué)院 余紹軍 李 虹 謝林波 胡 俊

油茶是我國華中地區(qū)重要的經(jīng)濟作物，果實產(chǎn)量受蟲害影響較嚴(yán)重，其中油茶毛蟲的危害最大。本文首先對基于圖像的昆蟲特征提取的主要方法進行綜述，然后將搜集到的油茶毛蟲生態(tài)學(xué)、形態(tài)學(xué)、生物學(xué)等特點作為理論依據(jù)，最終提出具有針對性的特征提取方法。本文為解決油茶害蟲圖像區(qū)域分割以及模式分類等關(guān)鍵問題提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

圖像處理；油茶毛蟲；特征提取

油茶作為世界四大木本食用油料植物之一，具有很高的綜合利用價值，但產(chǎn)量卻不高。其中，由害蟲造成的落花落果是影響我國油茶產(chǎn)量的重要因素。在眾多種類的害蟲當(dāng)中，油茶毒蛾（Euproctis Pseudoconspersa Strand）是華中地區(qū)最為常見的油茶害蟲，其幼蟲被稱為油茶毛蟲、茶辣子、毛辣蟲，以油茶葉為食，群集為害。

近年來，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)漸漸向著計算機化、數(shù)字化以及人工智能化的方向邁進，這就使實現(xiàn)油茶害蟲的自動識別和計數(shù)變成可能。圖像特征提取就是將圖像的視覺特征進行數(shù)字化，是實現(xiàn)昆蟲圖像自動識別和計數(shù)的基礎(chǔ)。本文將以油茶毛蟲作為研究對象，從生態(tài)學(xué)、形態(tài)學(xué)、生物學(xué)等角度出發(fā)，分析國內(nèi)外針對類似昆蟲特征提取的現(xiàn)有方法，為提取油茶害蟲特征探索較為快捷、準(zhǔn)確的方法。

1.顏色特征

顏色特征是在圖像檢索中應(yīng)用最為廣泛的視覺特征，主要原因在于顏色往往和圖像中所包含的物體或場景十分相關(guān)。常用的顏色特征提取方法有顏色直方圖、顏色矩、顏色集、顏色聚合向量以及顏色相關(guān)圖等。利用顏色特征可以有效地識別顏色豐富、有明顯對比、生命周期內(nèi)顏色信息穩(wěn)定的昆蟲。

1.1 現(xiàn)有昆蟲顏色特征提取研究現(xiàn)狀

劉芳等利用R、G、B、L這4個顏色的一維直方圖，結(jié)合紅、綠兩種顏色和色度的二維直方圖來提取蝴蝶的顏色特征，通過對正反兩面的特征圖表數(shù)據(jù)的分析使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)對蝴蝶的自動識別。準(zhǔn)確率可達95.2%。但缺點在于不同顏色的蝴蝶可能也有類似的特征統(tǒng)計數(shù)據(jù)，因此有必要結(jié)合顏色特征的空間位置來提高識別率。

1.2 油茶毛蟲顏色特征提取研究

油茶毛蟲頭部呈黃褐色，背線呈暗褐色，亞背線、氣門上線棕褐色接近黑色，密生黃白色長毛。如圖1所示：

圖1 自然環(huán)境下油茶毛蟲圖像

對油茶毛蟲圖像顏色特征進行提取，首先需將RGB圖像轉(zhuǎn)化為與人眼視覺相近的HIS空間模型，I分量與顏色無關(guān)，因此剔除I分量。根據(jù)觀察油茶毛蟲的顏色，本文提取出紅、白、黃、黑這4個顏色的H值，通過多次試驗得出每個顏色相應(yīng)的H值如表1所示。

選取這四種顏色之后，就對這四種顏色提取其5種形態(tài)特征，分別為面積、周長、寬度、高度。經(jīng)過試驗，各顏色的統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

其中，面積為顏色所對應(yīng)的像素點的個數(shù)；周長為顏色對應(yīng)的邊緣的像素點的個數(shù)；寬度為顏色水平方向上對應(yīng)的像素點的個數(shù)；高度為顏色在垂直方向上對應(yīng)的像素點個數(shù)。

普遍來講顏色特征對于圖片視角、方向的、尺寸的依賴比較小，魯棒性比較高。但是單憑顏色特征是無法對油茶毛蟲進行識別的，首先油茶毛蟲的圖片識別在野外環(huán)境拍攝會受到光照影響，其次油茶毛蟲在不同的生長環(huán)境、不同生長期的顏色也會發(fā)生變化。因此，需要結(jié)合其他的特征來提高識別率。

表1 各種顏色對應(yīng)的H值范圍

表2 油茶毛蟲顏色提取統(tǒng)計結(jié)果

表3 油茶毛蟲顏色提取統(tǒng)計結(jié)果

2.紋理特征

紋理是指圖像中形狀較小、有規(guī)律排列的圖案，一幅圖像的紋理是在圖像計算中經(jīng)過量化的圖像特征。紋理特征描述圖像某一區(qū)域的表面性質(zhì)，是一種統(tǒng)計特征。圖像的紋理特征具有豐富性、穩(wěn)定性和旋轉(zhuǎn)不變性，對噪聲有較強的抵抗能力，更加有助于昆蟲識別。

2.1 現(xiàn)有昆蟲紋理特征提取研究現(xiàn)狀

關(guān)于昆蟲的紋理特征提取，常見的方法為利用Gabor紋理特征描述子來進行紋理特征提取，但是該方法結(jié)果參數(shù)會隨著角度的改變而改變，進而影響最終識別效果。因此，有其他研究者提出一種與角度無關(guān)的AIGabor濾波器提取昆蟲圖像的紋理特征，再用SVM算法對5種蝶類進行識別。將Gabor與AIGabor紋理提取結(jié)果進行比較，結(jié)果表明AIGabor的昆蟲識別算法可以克服圖像分辨率、光照等因素的影響，識別率更高。

2.2 油茶毛蟲紋理特征提取研究

昆蟲紋理提取的常用方法是以灰度級空間相關(guān)矩陣作為基礎(chǔ)共生矩陣。圖像中連續(xù)、共線、具有相同灰值的像素點個數(shù)稱為圖像的游程長度。灰值游離矩陣是用來檢測圖像像素點在特定四個方向上灰值（1～8），游程長度（1～256）為像素點串出現(xiàn)的次數(shù)，這里就使用灰值游離矩陣來對油茶毛蟲的紋理特征進行提取。

將油茶毛蟲圖像提取0o、45o、90o、135o四個方向的短游程長度L1、長游程長度L2、游程長度的百分率P和灰度值的不均勻度量D，這些值都是可以直接反映線性紋理的情況。經(jīng)過對油茶毛蟲三幅圖像進行試驗，結(jié)果如表3所示。

紋理只是物體的表面特性不能完全反映油茶毛蟲的本質(zhì)屬性，只利用紋理特征也是無法獲得高層次圖像內(nèi)容的。顏色特征不同是基于像素點的特征，而紋理特征是對多個像素點的進行統(tǒng)計計算，因此可證兩者具有離散性，在模式匹配中，這種區(qū)域性的特征具有較大的優(yōu)越性，不會由于局部的偏差而無法匹配成功。因此，可以結(jié)合使用來作為油茶毛蟲圖像的識別基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

3.結(jié)語

油茶毛蟲特征提取使用多特征綜合，這樣可以提高識別率，但是缺點在于簡單將多種特征綜合在一起，紋理特征與顏色特征之間具有相關(guān)性，會影響計算機的處理速率。因此，還是需要使用優(yōu)化算法來實現(xiàn)特征有機融合，進一步提高識別率和計算機處理速率。

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