应用数学在图像处理中的研究进展
图像识别中的特征提取及分类算法研究
图像识别中的特征提取及分类算法研究图像识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一，广泛应用于人脸识别、物体检测、人工智能等领域。
而在图像识别中，特征提取和分类算法是关键步骤，对于提升图像识别的准确性和效率起着至关重要的作用。
本文将深入研究图像识别中的特征提取及分类算法，并进行详细阐述。
一、特征提取图像识别中的特征提取是将图像中的有用信息抽取出来，为后续的分类任务提供有效的特征表示。
常用的图像特征提取方法有颜色特征、纹理特征和形状特征等。
1. 颜色特征颜色特征是指利用图像中的颜色信息来进行特征表示的方法。
它可以通过统计图像中各个像素的颜色分布情况，或者利用颜色直方图、颜色矩等统计特征来进行描述。
在实际应用中，颜色特征常用于物体识别、图像分类等任务中。
2. 纹理特征纹理特征是指利用图像中的纹理信息来进行特征表示的方法。
纹理可以通过图像局部像素之间的灰度变化来描述，比如利用灰度共生矩阵、小波变换、Gabor滤波器等方法来提取纹理特征。
纹理特征对于纹理类物体的识别和分类具有较好的性能。
3. 形状特征形状特征是指利用图像中物体的外形和轮廓信息来进行特征表示的方法。
它可以通过计算物体的边缘信息、轮廓曲线、面积等参数来进行描述。
形状特征广泛应用于物体检测、目标跟踪等领域。
二、分类算法分类算法是通过对提取到的图像特征进行分析和学习，将图像分为不同的类别。
常用的分类算法包括传统的机器学习算法和深度学习算法。
1. 传统机器学习算法传统机器学习算法是指利用统计学方法和数学模型来进行图像分类的算法。
常见的传统机器学习算法有支持向量机(SVM)、K最近邻(KNN)、决策树等。
这些算法通过对训练样本的特征进行分析和学习，构建分类模型，从而对测试样本进行分类预测。
2. 深度学习算法深度学习算法是近年来发展起来的一种学习方法，它通过构建深层神经网络模型来进行图像分类。
深度学习算法在图像识别任务中取得了显著的突破。
常用的深度学习算法有卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。
数学形态学在海洋浮游植物显微图像处理中的应用
图 １ 数学形态学的处理方法
Ｆｉ １ Ｔｈｅ ｐ ｏ ｅｓｎ ｔ ｇ． ｒ ｃ ｓｉｇ ｍｅｈｏｄ ｏ ａ ｅ ｔ ａ ｆｍ ｔ ｍａｉ ｌｍｏｒ ｏｌｇｙ ｈ ｃ ｐｈ ｏ
是对每一个 （ ） 坐标赋以的灰度值 函数． ， ） ， 腐蚀运算 相 当于在 结 构单 元定 义 的邻 域 内选 择 了 ｆ—ｂ的最 小 值 ， 每一点上 的腐 蚀值是 在跨度 为 ｂ 区间 内 在 的 与 ｂ 之差 的最小值 ． 学形 态学 中的腐 蚀运 算 具有 收缩 图 数 像 目标 的作用 ， 适 当 的结 构 单 位可 以将两 个或 多 通过 个 比较 接近 ， 不易 分辨 的 图像 目标 朝灰 度 变小 的方 向 收缩 ， 目标分离 ， 使 便于轮廓的提取 ． ｊ图像膨胀是 图 像腐蚀的对偶运算 ， 可以通过对补集的腐蚀来定义． 相 当于在结构单元定义的邻域 中选择 ＋ 的最大值 ， ｂ 在 每 一点上 的膨胀值是 在跨 度为 ６ 区 间内与 ６ 和 的 的 之 最大值． 膨胀运算可以将 目标物体接触的所有背景点 合 并到物体 中 ， 目标增 大 、 使 边界延 伸 、 空洞缩小 ． １ １ ２ 开运算 和闭运算 ．． 假设 为输人图像， Ｂ为结构元素 ， 利用 Ｂ对
关键 词 ： 数学形态学 ； 图像形态学 ； 二值 灰度图像形态学 ； 海洋浮游植物
中图分类号 ： ４． Ｑ ９９２
文 献标识码 ： Ａ
文章 编号 ： ３－ ７ （０８ ￥－ ４ － ０ ８ ４９ ２０ ）２ ２２ ４ ０ ０ ０ ４
海洋 浮游植物是 海洋 生态 系统 中 的最 主要初级 生
产者 ， 也是海 洋 生 物 资源 的重 要 组 成 部 分 ， 有 种 类 具 多 、 量大 、 数 繁殖快 等 特点 ， 海 洋生 态 系统 的 物质 循 在 环 和能量 流动 中起 着极 其 重 要 的作 用． 海 洋 浮游 植 对
数字图像处理技术研究与发展方向
数字图像处理技术研究与发展方向作者：丁可来源：《经济研究导刊》2013年第18期摘要：数字图像处理是将图像由模拟信号转换为数字信号，采用计算机对图像进行处理的过程。
图像处理的目的是修改图形、改善图像的质量、从图像中提取有效信息、压缩图像体积等。
详细叙述三种数字图形处理方法，最后简述数字图像处理领域中面临的主要挑战和未来发展方向。
关键词：数字图形处理；图形处理方法；挑战；未来发展中图分类号：O1 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）18-0246-02一、数字图像处理基本概述数字图像处理是利用计算机对图像进行处理，常用的方法技术有去除噪声、复原、增强、分割、提取特征等。
数字图像发展初期，主要应用于提高图片质量，第一次应用该技术是对伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片进行改善。
图像处理的应用领域涉及到人类生活的方方面面。
数字图像处理技术发展速度快、应用范围广是因为其具有以下优点[1]：（1）再现性好。
数字图像处理不会因一系列变换操作而导致图像质量退化，能够完全保证图像的再现性。
（2）处理精度高。
数字图像处理可将模拟图像数字化为任意大小的二维数组，可以满足任意应用需求的精度。
（3）适用面宽。
图像的来源广泛，不同信息源的图像经过数字编码后均可以进行数字图像处理。
（4）灵活性高。
数字图像处理的运算范畴广泛，可以进行线性和非线性运算。
二、数字图像处理研究内容数字图像处理技术是利用计算机图像处理系统对图像进行输入、加工和输出，主要研究的内容包括以下几项：图像变换。
图像阵列通常比较大，如果直接进行空间域处理，会有很大的计算量，一般采用傅立叶变换等处理技术，把空间域转换成变换域处理，可以减少计算量。
图像编码压缩。
图像编码压缩后可以减少图像数据量，从而在图像传输时减少处理时间。
图像编码是压缩技术中相对比较成熟的图像处理技术。
常见的压缩法有冗余度压缩法、熵压缩法等。
图像增强和复原。
图像增强的目标是改进图片的质量，如增加对比度、修正几何畸变等；图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时，试图恢复原图像的一种技术。
复数域在图像处理中的应用
摘要图像分割，正如字面上所理解的，对图像信息进行分块，并取得自己所需要的那一块。
图像分割是图像分析处理的重要环节。
为了能更好的理解与分析，和处理图像，尤其是自己感兴趣的那一块，我们离不开图像分割。
它将原始图像，通过目标识别，匹配，提取，测量参数后，找到处理的根本对象所在。
如何在图像中表现出其是否是均匀的、是粗糙的又或者是细致的？为了区分图像，我们引入图像纹理特征，它是图像的本身属性。
在灰度的变化过程中，通过统计变化，空间中，图像的纹理特征也发生相应的改变。
由此可知，纹理特征是指图像内所含有的，一定区域内的，按一定规律形成的或者周期排列的，小形状区域块。
傅里叶变换，就如同处理信号，把图像从“空域”变为“频域”。
在一幅图像中，其细节以及纹理特征信息在频谱图的高频率部分呈现出；低频部分代表了图像的轮廓信息。
若我们将一幅精细的图像通过低通滤波器变换，那么图像经过变换后的结果就剩下了轮廓。
这与信号处理的基本思想是相通的。
我们就可以用滤波器来恢复噪点恰巧位于图像的某个特定“频率”范围内的图像。
本文主要是对图像进行傅里叶变换分析并对比Gabor变换和脊波变换。
关键词：图像处理，傅里叶变换，复数域，纹理特征ABSTRACTImage segmentation refers to the image into various characteristics of the region and extract the target of wich we are interest in.The first step to understand and analysis a image is to make a image segment, the need for image object extraction, measurement and it makes the expression of the target feature extraction, parameter measurement of the original image is the foundation of the image analysis and understanding.Texture refers to the shapes that exist within a certain range of the image,usually is very small,semi-periodic or regular arrangement of the pattern. For same phenomenon, texture is used in image interpretation of meticulous and rough.Texture is one of the main features of image processing and pattern recognition.The texture feature is the image gray level changes,such changes and statistics will be concerned.Image texture features reflect the properties of the image itself,contribute to the distinction between images.As one-dimensional signal processed,Fourier transform trans the image from the "airspace" to"frequency".For a picture,high-frequency part represents the image detail and texture information;low-frequency part represents the outline of the image information.For example,a fine image processed with a low pass filter,then filtering the result to the rest of the silhouette.This is the basic idea of the signal processing are interlinked.If the image is subject to a noise just in a specific "frequency" range,it can pass through the filter to restore the original image.This article is mainly for image Fourier transform analysis and process with Matlab. KEY WORDS：Image process, Fourier transform, Complex Unit,texture feature,目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章绪论 (4)1.1选题背景和意义 (4)1.2国内外研究现状 (4)1.3 设计（论文）的主要研究内容及预期目标 (5)第二章纹理特征 (1)2.1 纹理 (1)2.2 基于纹理特征的方法 (2)2.2.1 信号处理方法 (2)第三章复数域上的Fourier变换 (3)3.1 Fourier变换 (3)3.2 Gabor变换 (4)3.2.1 Gabor变换定义式 (4)3.2.2 窗口的宽高关系 (5)3.2.3离散Gabor变换的一般求法 (5)3.2.4 Gabor变换的解析理论 (6)3.2.5 适用条件 (6)3.2.6 应用 (6)3.3脊波变换 (7)3.4 Radon、Fourier和Ridgelet变换的关系 (8)第四章复数域上的图像处理计算机实践 (9)4.1 实践环境 (9)4.2傅里叶变换的MATLAB实践 (9)4.3 Gabor变换及脊波变换 (9)第五章总结 (11)参考文献 (12)致谢 (13)第一章绪论1.1选题背景和意义数字图像处理技术是一门多领域的，交叉型学科。
计算机图像处理技术在临床医学中的应用研究
（ ｉｔ Ｉ ａｉｇ ｎ ｏ ｍ ｎ ａｏ ｅ ｉｎ ）协议 的图像 获取及无 Ｄｇ ｌ ｍ ｇ ｄＣ ｍ ｕ ｉ ｔ ｎｉ Ｍ ｄｃ ｅ ｉ ｎ ａ ｃｉ ｎ ｉ 损 的图像压缩算法 实现各种影像 资料 的存储 、 理、 管 传送 以及 显示 。 能 够有效 的解决 医疗 机构海量增长 的影像 资料传统硬拷贝 的存储 问题 ． 实现影像资料 的综合诊断 。Ｐ Ｃ 技术为无胶片的 电子化 医学 图像 管 ＡＳ 理提供 了解决方 案 ． 是数字 化医院的重要组 成部分 ． 以提高 影像 诊 可 断 的效率 ． 降低诊断成本 ， 是实现远程 医学影像会诊 的基础
科技信息
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Ｓ ＩＮ Ｅ＆Ｔ Ｃ Ｎ Ｌ ＹＩＦ ＭＡ Ｉ ＣＥ Ｃ Ｅ Ｈ Ｏ ＯＧ Ｎ ＯＲ ＴＯＮ
２１ ０ ２年
第２ ５期
计算机图像处理技术在临床医学中的应用研究
（ 山东政 法学 院
【 摘
尚 蕾 山东 济南
２０１） ５ ０ ３
要】 医学影像技术融合 了计算机科 学、 物理学 、 生物 医学等领域 的许 多新技 术 ， 医学研 究和 临床 医学的重要手段 。本文对计算机 图 是
１ 计 算 机 技 术 在 临 床 医学 中的 应 用
所需要 的影像 资料 多种多样 ． 既有静 态的组 随着计算机技术 和医学 的发展 ， 医学图像 信息在临床诊断 中发挥 织结构成像 ． 也包括动态 图像和功能成像 。按照成像 的手段不 同可 以 着越来越重要 的作用 目 ． 医学研究 和Ｉ 前 供 临床诊断所需要 的医学 图 将图像分为 ． 光学图像 、 深度信息 图像 、 温度场 图像 以及影像 图像｛ 利 ３ １ 。 像多种 多样 ， ： 如 Ｂ超图像 、 近红 外成像 、 Ｒ 图像 、 Ｔ图像 、 ＿ ｒ 图 Ｍ Ｉ ｃ Ｘ一 用不 同的成像技术获得 的医学影像能够揭示病 人的不同特征 ． 医学 从 像 以及各种 电子 内窥镜 图像 、 显微镜下病例 切片和显微镜下细胞 图像 应用 的角度可 以分为结构影像技术和功能影像技术两大类 。 者主要 前 等 计算机 图像技术在ｌ床 医学 中的应用 ． 仅提高了医学临床诊断 临 不 用于获取人体组织器官 的解剖结构图像 ， 医生诊 断病变提供最直观 为 水平 ． 也为医 医学研 究与教学 、 计算机辅 助临床外科手术 等提供 了必 的病理信息 ． — Ｔ Ｍ Ｉ ｘ Ｃ ， Ｒ 就属于此类影像技术 。 另一种功能影像 ． 通 是 要 的支持＿ １ １ 。 过特殊 图像 信息来反 映生理过程 的变化 。 组织的新 陈代谢 ． 如 细胞 活 １１ 计算机辅助诊 断 ． 动等 ， Ｅ ， Ｐ Ｔ 红外成像 ， 微波成像都属 于这种 ， 些病变尤 其是早期 ， 有 在 １６ ９ ６年 Ｌ ｄｅ ｅｌ ｙ首 次 提 出 计 算 机 辅 助 诊 断 （ ｏ ｐ ｔｒ— ｉｅ Ｃ ｍ ｕｅ ａｄ ｄ 器官 的外形结构上仍变现为正 常时 ．采用基于 Ｓ Ｅ Ｔ Ｐ Ｔ的功 能 ＰＣ 及 Ｅ Ｄ ａｎｓ ，Ａ ）形成 了计 量医学。Ｃ Ｄ在 医学影 像诊断 中的应用 流 ｉ ｏ ｓＣ Ｄ ． ｇ ｉ Ａ 成像能够及时地诊断病变 。 程为 ： 临床及影像学资料～ 电脑逻辑思维一做 出诊 断目 过去多采用概 ． 医学 图像 的研究 目的是 以直观 的形式给 医生 提供辅 助诊 断和治 率统计法 的专 家系统 ， 随着人工智能技术 的发 展图像挖掘 、 决策树 、 人 疗 的有用信 息 ． 如何 提高图像 的质量 ． 图像 中提取更 多的有用病理 从 工神 经元 网络 、 支持 向量机引入 到专家系统 的设计 中 ． 为 目前 主要 成 信息是医学 图像处理技术 的重点 。但是 ． 由于医学图像 的成像对象是 的辅助诊断方法 Ｃ Ｄ作 为医学影像诊 断学发展 的方 向之一 ． Ａ 具有精 人体 的组织 器官 ． 是个性 化差异很 大的对象 ． 论是人体 个体 的差异 无 确定量计算 、 可重复性好 ． 不会疲 劳等优点 ， 在肺 结节性病 变 、 乳腺癌 还是组织器 官在病变过 程中变化 ， 是我们无法 预知 的． 都 这导致 了医 等疾病 的早期诊 断方面都有成 功的应用目 这不仅有利用 于病灶 的早 ． 学图像无法像普通 图像处理那样给 出统一 的操作模 型 而且 ． 由于成 期发现 ． 也大大提高 了诊断 的准确率 ， 减少误诊漏 诊 ． 使医疗诊断变得 像设备 、 获取条件 、 医生的经验和能力等 因素 的存在 ， 使得对医学 图像 更为精确 、 科学 。 进行定量评估非常 困难 因此 ． 普通的图像处理技术是 不能直接应用 １ 计算机辅助外科手术 ． ２ 在医学图像 处理和分析上的。 计算机 辅助外科 手术 （ ｏ ｐ ｔ Ｃ ｍ ｕｅ ａ ｅ ｕｇｒ Ｃ Ｓ 技术 ， ｒ— ｉ ｄＳ ｒ ｙ Ａ ） ｄ ｅ， 是利 ２ 医学图像处理技术 － ２ 用现代数字影像技术如 Ｃ 、 Ｉ Ｅ Ｔ ＭＲ 、 Ｔ等 ， Ｐ 获得病体的一组二维断层 图 图形 图像在表达特定领域的信息时具有文字不 可替代 的优势 ． 通 像， 通过计算机软件的分析处理 ， 进行术前设计 、 断及手术治疗 的过 诊 过 上一节 的分析我们发 现计 算机 图形 图像技术在 『 医学上 的应用 临床 程。图像技术对原始 图像进行滤波 、 比度调整 、 对 噪声 消除、 边缘加强 与普 通的图形图像 技术应用有着很 多区别 ．最大程度上不失 真的 、 客 等处理 ． 可以提高 图像 的质量 ： 三维重建技术进一 步提供 了病体 的空 观的提取有 用病理信息 的应用 目的决 定 了以下 主要的 医学 图像处理 间位置 、 大小 、 几何形状 ， 以及病灶及 其周 围组织 的三维空 间关 系 ， 使 技术 ： 医师的诊断和操作更加准确 ， 增强了手术的精确度 、 准确度和安全性。 ２２１ 图像分割技术 ．． １ 虚 拟 内 窥 镜 技 术 ． ３ 在 医学 图像处 理中 ． 图像分 割技术是病 变区域提 取 、 特定组 织测 该技 术是 虚拟现实 （ ｉｕ ｌ ｅ ￣． ａ） 术在 医学领 域的一 种 Ｖｒ ａ Ｍｉ ｖ 技 ｔ Ｒ 量、 实现三维图像重建的关键技术 。图像分割是将 图像分割成有意 应用 。虚拟 内窥镜 （ ｒ ａ Ｅ ｄ ｓｏｅ Ｖ 是利用 Ｃ Ｖｉｕ ｌ ｎ ｏｃｐ ， Ｅ） ｔ Ｔ或超声 的二维断 义的子区域 ． 快速准确 的定位出 “ 兴趣区域 ”从 处理对象 的角度可 感 ． 层结构 图像 ， 通过三维重建技术 ． 构建 出虚拟 的人体器 官组织图形 ． 得 以分为面向整体 区域的整体分割和面向边缘 的部分 分割 在实际应用 到与 内窥镜相似的图像效果 这种完全无接触式 的检查不仅消除 了病 中有 基于统计学模 型 、 基于神经 网络 、 于随机场理论 、 基 区域生长 、 边 人插入 内窥镜探头的痛苦 ． 而且使医疗检查不再局 限于探 头可达到的 缘检测 等适 用于医学图像 分割 的具体方法 。 器官 ， 于心脏 、 对 大脑 、 血管管腔也 可通过断层 图像 实现三维重 建 ， 在 ２２２ 医学 图像 配准 ．． 辅助诊断 、 手术导航 、 医学教研等领域有着巨大的应用前景 在医学 图像处 理处理 的过程 中 ． 要将多种成像模式进 行数据 常需 １４ 数 字 人 研 究 ． 整合 ． 获取全 面的诊疗信息 ， 一部要做得 的就是将 多幅 图像在 空间 第 数字人研究是基于人 体的真实切片图像数据 ．通过计算 机技术 ． 域 中达到几何位 置的完全对应 ， 为图像配 准口 图像配准是图像融合 称 ｌ 建立人体组成和功能的数学模型 ． 人体结构数字化 ． 将 可视化 数字化 必需 的预处理技 术 ． 三维 多模 医学 图像 的配准 ． 刚体 配准都是 近年 非 虚拟人体模 型的建立 ． 不仅 有助提高 医疗 的诊断水平 ． 在手术规 划与 研究 的热点 。 模拟 、 剖学研 究 、 解 医学教 育等方 面也有着 广泛 的应用前景 ２ ． 医学 图像融合 ．３ ２ １ Ｐ Ｃ ． Ａ Ｓ系 统 ５ 不 同影像设备提供 的图像可 以反 映不 同的信息 ． 结构影像 主要 用 图 像 存 档 与 通 信 系 统 （ ｉｕｅ Ａ ｃｉ ｎ ｎ ｏ ｍ ｎｃｔ ｎ Ｐｃ ｒ ｒ ｖ ｇ ａ ｄ Ｃ ｍ ｕ ｉ ｉ ｔ ｈｉ ａ０
矩阵理论在数字图像处理中的应用刘小慧_终稿新(参考)
SHANDONGＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ毕业论文矩阵理论在数字图像处理中的应用学院：理学院专业：数学与应用数学〔师范类〕学生姓名：刘小慧学号： 1112124027 指导老师：曹永林2021年6月摘要矩阵作为研究数学问题的一项根底工具，有着自身特有的性质和运算方法，它不仅可以对不同的问题进展针对性简化，还可以快速看到问题的本质并加以解m 决。
计算机对图像进展处理和显示的根底是数字图像，而数字图像的本质是n 〔每行m个像素，总共n行〕的矩阵。
从而，便可以通过像素矩阵把图像处理归结到矩阵分析的方法中来,利用分析矩阵的方式来对图像进展相应的处理,实现图像处理与矩阵分析的交融。
首先，本文介绍了数字图像处理的目的、意义以及在社会生活和科学研究中各方面的应用，其主要涉及航天和航空技术、生物医学、军事公安等方面。
在第二章重点介绍了由连续图像获取数字图像的方法，该方法主要包括采样和量化两个过程。
在数字图像的根底上，本文主要实现了以下几个处理：〔1〕利用图像的滤波理论，实现图像去噪，改善图像的质量；〔2〕利用矩阵的初等变换理论，实现了图像的几何变换，主要包括平移变换、旋转变换和镜像变换；〔3〕先从集合角度介绍了形态学的根本运算，又结合其几何意义加以深化理解。
此外，本文重点讨论了矩阵的非负分解理论，分解矩阵的目的是从图像中提取有效信息。
通过对几种矩阵分解方法的比拟，最终发现，基于最小二乘法的非负矩阵分解法的分解结果更具有实用性。
最后，本文将非负矩阵分解理论应用到人脸识别技术处理中，通过与主成分分析法比拟发现，非负矩阵分解法因有了非负控制，其对人脸特征的提取更具有直观意义上的部分合成整体的效果，物理意义也更加明显。
矩阵的出现不但简化了方程求解的过程，而且对现实生活也有理论指导意义。
通过矩阵理论，我们可以满足计算机处理图像的要求，实现对数字图像的变换和处理，使人脸识别技术原理更直观。
同时，通过这些理论让我们更清楚的知道，科学理论是科学理论的根底，数学作为一门根底学科，为其他应用科学提供了坚实的理论根底。
MATLAB图像处理技术在农业病虫害识别中的应用分析
MATLAB图像处理技术在农业病虫害识别中的应用分析作者：梁晓彤徐践来源：《南方农业·下旬》2017年第07期摘要目前，图像处理技术的应用与研究都有了很大进展，其应用也已经渗透到农业生产的各个领域。
在农业生产中，病虫害一直是困扰农作物生长的基本问题。
因此研究农作物病虫草害的自动检测与识别，开发智能化控制系统，准确地获取植物受害的病因、病种及受害程度是保证农业生产可持续发展的重要环节。
借助MATLAB工具针对农业病虫害的图像进行识别和处理，研究基于图像处理技术的农业病虫害识别算法。
通过图像处理技术实现昆虫种类自动识别，弥补了传统的给予文字描述的昆虫识别及昆虫学家人工识别方法的不足，能够给用户提供更为实时、准确的昆虫识别结果。
关键词 MATLAB；图像处理技术；农业病虫害；图像识别中图分类号：TP391.4 文献标志码：B DOI：10.19415/ki.1673-890x.2017.21.0651 研究背景及意义我国自古就是农业大国，农业始终是支撑国民经济建设与发展的最重要的产品。
在农业生产中，病虫害一直是影响农作物生长的重要问题。
病虫害是引起作物减产低产的重要原因之一，及时发现并控制害虫数量，对确保作物的生长具有重要作用。
在长期以来的防治害虫实践中，人们一直在探索并研究着各种防治的方法，经过不断的改进和发展，逐步形成了目前普遍采用的5类基本防治方法，即植物检疫、农业防治、生物防治、化学防治和物理机械防治。
这5类防治方法各具优点，但同时也存在着一定的局限性。
如通常这些传统的防治方法都需要投入较大的人力、物力、财力，且易受到地域、季节等限制，还会对人畜，环境产生较大的副作用。
由于不能准确地监测出植物病害，所以农业生产者盲目地施用大量的农药和化肥来防治病虫害的不断发生，这样不仅浪费了财力、物力和人力，而且没有起到很好的防治作用，影响了农产品的品质和产量，也破坏了生态环境。
所以，及时，准确地监测害虫的信息，确定出害虫的位置，种类和分布情况等，是首先要解决的问题。
图像处理技术在农业中的应用研究概论
个用来识别植株的有效分类特征 。 纹理是图像中一个
重要特征 ， 与彩色图像处理系统相 比， 纹理分析可以 减少研究成本。Ｂ ｒ 等在利用颜色特性对杂草 ｕｓ Ｆ ｋＴ 分类时发现 ， 色调值 Ｈ可以很准确地 区分植物（ 包括 ５ 种杂草） 和土壤。 Ｔｎ 等研究 了室外 自然光照条件下 ， Ｓ 彩色 ａｇ Ｌ ＨＩ 坐标 ， 利用遗传算法进行植物和背景分割。结果表明 该算法在 Ｈ Ｉ Ｓ 空间下检测植物 ， 可克服室外光照变化 引起 的影响。Ｅ— ａｉ 等研究了几个相关 田间变 ｌＦｋ Ｍ ｓ 量（ 土壤水分含量 、 光照强度和摄像机分辨率） 对利用 颜色信息检测植物准确率的影响 ， 把在实验室得出的 植物检测方法用于田间。 植物图像识别是指将田间的农作物 、 各种杂草及 病虫害辨别开来 ， 以便能够针对杂草精确喷洒 除草剂 和对植物进行病虫害防治 ，为植保专家提供杂草、 病 虫害种类及分布信息。 ｅ ｃｅ Ｗｏｂ ｅｋ Ｍ等将各种不同 ｂ Ｄ
［ 收稿日期］ ０６ １－ ０ ［ ２０－ １ １ 邮编］ ０００ ３８１
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［ 作者简介 ］ 崔艳 丽（ ９２ ）女 ， １８ 一 ， 山西沁水人 ， 在读硕士研究生 ， 主要研 究生物环境与 能源工程 。
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１ 农作物虫害自动识别及其防治 的研究 ． ３ 测的非接触式测控系统 ， 能不间断地测量温度 、 湿度 、 目 ， 前 借助计算机视觉技术进行 昆虫识别的应 用 光照 、 风速等环境 因子， 以及土壤湿度、 营养液浓度和 研究还 比较少。 研究 昆虫图像的处理和分析对昆虫形 叶片温度等，同时根据作物 的水分状况控制灌溉 系 态学 、昆虫生态学以及 昆虫 自动识别具有重要意义 ， 统 。 最终将实现田间昆虫识别的计算机视觉系统。 数学形 在国内化肥施用方面。 王荣本等设计基于计算机 态学是 图像处理和图像识别技术的发展 ， 是用数学方 视觉 的玉米施肥智能机器系统 ， 通过建立玉米生长过 法描述或分析一个物体图像形状的理论和方法。 其数 程中不 同状态 的图像数据库和实时采集 的玉米 生长 学基础是集合论和几何学 ， 并涉及拓 扑学 、 概率论 、 图 状态图像信息 ， 为运用计算机专家决策系统 ， 对何时 、 论等 ， 其基本运算包括腐蚀 、 、 、 、 膨胀 开 闭 击中等 。在 何地 、 施用多大剂量化肥做 出科学决策 ， 进而通过牵 植物学 、 昆虫学 、 农业包括植物保护方面的应用还 很 引车辆 的自动引导和施肥机械 的 自动控制完成施肥 有限。 于新文 、 沈佐锐等在作物病虫图像特征提取 、 测 作业 。 杨旭强 、 冯勇 、 刘洪臣等提出了一种用于除草机 量及种类 自 动识别研究 中， 对昆虫图像 的分割和边缘 器人的基于 Ｈ Ｓ（ Ｉ 色调 、 亮度和饱 和度） 颜色模型的彩 检测算法进行研究 ，利用昆虫的数学形态学特征 ， 提 色图像 目标提取方法 。 取 目标 的轮廓 ，实现了棉铃虫等 ３ 种昆虫的 自动鉴 ３ 尚待 解决 的 问题 以及 未来研 究方 向 别， 准确率达到 ９ ％以上。 ０ 陈佳娟等根据棉叶的孔洞 及叶片边缘残缺来测定棉花虫害 的受害程度。 昆虫数 ３１ 存在 问题 ． 学形态学理论和方法与计算机视觉技术相结合 ， 在农 目前 ， 存在的问题主要有 ： ①绝大多数研究都是 作物害虫虫情监测 、 昆虫专家系统的构建等方面具有 基于静态（ 、 病害 昆虫标本） 数字图像模型和 自 动识别 ， 广阔的应用前景。 实际 田间应用要求能够准确快速 的采集连续动态图 在 国外 ， ａ ｉ Ｈ ｂ Ｇ等针对棉花害虫分类 ， ｂ 建立一套 像 ， 而且农作物病害 、 虫及土壤环境等群体 图像 ， 草、 自动害虫管理 系统 。他们利用计算机视觉 、 人工神经 图像处理和分析就要复杂得多， 如何从快速运动的农 网络、模糊控制方法建立 自适应神经模糊控制系统。 作物群体 图像 中提取有效图像特征并进行矫正 ， 是尚 田间采集 的作物及病虫害图像通常是彩色的， 一般将 未解决的难题。②对 于植物病 害虫图像 的分割 、 边缘 彩色图像灰度分割， 转化为二值图像进行运算 。利用 检测和特征提取及 自动识别 ， 难度很大 ， 现在对不同 全局彩色在计算上很复杂 ， 需要进行彩色图像的颜色 的农作物还没有一个比较合适 的提取方法。 ③模式识 聚类 。 而昆虫图像 的色彩是复杂的物理和生物化学现 别所采用串行算法 ， 处理速度还 比较慢 ， 需要研究所 象， 建立数学模式将是具有实用价值 的研究。 需要 的多种图像处理算法的并行实时处理方法 ， 进一 步提高在 自 然光照和背景 随时变化的实际生产环境 ２ 应用研 究进展 中鉴别农作物及病虫害的精度和速度等 。 － 针对大 田作物 喷洒杀虫剂 ， ｉ ｓ Ｇｌ Ｋ等研制 了 ｅＤ ３２今后的研究方向 种能对成行作物实施精量喷雾 的装置。 机器视觉导 今后 的研究方 向是 ： ①图像处理硬件的开发 。包 向系统使喷头直接位于每行作物的上方 ， 并能根据 目 括图像采集与处理硬件设备 ，如高分辨率 的 Ｃ Ｄ摄 Ｃ 标作物的宽度 自动调节扇形 喷头相对于前进方 向的 像机 、 图像采集卡等 。② 图像特征值提取新算法的研 偏转角度 ， 从而保证雾滴分布宽度�
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应用数学在图像处理中的研究进展
随着科技的不断发展，图像已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。
电
子设备的普及和数字化的进程，让我们对图像处理的需求越来越大。
同时，随着应用数学领域的飞速发展，数学方法在图像处理中的应用也得到了越来越广泛的应用。
在这篇文章中，我们将讨论应用数学在图像处理中的研究进展以及其中的应用案例。
一、图像处理的数学基础
在图像处理中最常使用的方法是滤波处理。
滤波处理可以通过滤波算子来修改
图像的某些特征。
例如，我们可以使用平滑滤波器来降低图像的噪声，使用边缘检测滤波器来检测图像中的边缘，或使用锐化滤波器来增强图像的细节。
这些滤波器本质上是一些特定的函数，通过卷积运算来修改图像的像素值。
在这个过程中，我们需要利用一些数学方法来定义这些函数，以确保它们具有所需的特性。
除了滤波之外，数学在图像处理中的应用还有很多。
例如，图像分割可以使用
数学方法来找到图像中的区域并计算它们的属性。
数学模型可以用来描述图像中的形状，颜色和纹理。
在图像识别和分类方面，数学是一个必不可少的工具。
我们需要数学方法来模拟和预测图像的行为，以便更好地理解和处理它们。
二、数学在图像处理中的应用案例
1. 图像去噪
噪声是影响图像质量的一个常见问题，因此图像去噪技术一直是图像处理中的
一个重要问题。
噪声可以来自多个源，例如：传感器，图像传输或图像采集器件本身。
用数学方法处理噪声是根据噪声类型选择特定的滤波器来消除噪声，最常使用的滤波器是通过傅里叶变换和小波变换来实现的。
小波变换能够根据不同尺度和频率来对信号进行分解。
因此，它适用于处理具有局部变化的图像。
对于图像去噪问题，小波变换非常适合。
2. 图像分割
图像分割是图像处理中最常见的任务之一。
它的目的是将图像中的相似区域分离出来。
在这个过程中，数学是一个必不可少的工具。
最常使用的方法是连通性算法和聚类算法。
对于连通性算法，我们将图像像素看做一个连通的图，并在此基础上识别出我们所关注的相似区域。
聚类算法的思路是将像素根据某些特征分为不同的类别，在此基础上进行区域分割。
由于聚类算法是一种可扩展的方法，因此现在有很多基于聚类算法的图像分割方法被广泛应用。
3. 图像识别和分类
随着数字图像技术的不断发展，图像识别和分类也成为了图像处理中的一个重要问题。
在这个过程中，机器学习和深度学习等数学方法得到了充分应用。
最常使用的算法包括支持向量机，随机森林和深度神经网络等。
这些方法可以帮助我们识别图像中的不同对象，并将它们分为不同的类别。
当然，这些算法需要经过训练和调整，以便最终达到最佳的识别和分类效果。
三、结论
应用数学在图像处理中的应用已经成为了一个不可避免的趋势。
现在的图像处理技术已经不再局限于简单的滤波处理，已经拓展到了更广泛和深入的应用领域。
未来的图像处理技术将更多地依赖于数学方法。
我们期待这些方法为我们带来更准确和高效的图像处理效果。