1、本文以計算機視覺技術為研究基礎，以水稻害蟲——稻飛虱為研究對象，針對農作物害蟲的自動統(tǒng)計計數進行了研究。水稻是我國最主要的糧食作物，水稻生產在我國的農業(yè)生產和國民經濟發(fā)展中占有極其重要的地位。稻飛虱是水稻的主要害蟲，但近年來，水稻害蟲發(fā)生呈現不斷加重的趨勢，嚴重威脅著水稻生產。目前，我國水稻害蟲的監(jiān)測主要依靠性誘劑和黑光燈引誘捕獲害蟲，于次日取回害蟲，進行人工分檢和計數，存在勞動強度大、效率低、實時性差等問題，而且需要耗費大量的人力、財

2、力。這種傳統(tǒng)的統(tǒng)計方式已遠遠不能滿足水稻害蟲日益加重的監(jiān)測需求。因此，只有研究有效的害蟲自動統(tǒng)計技術，及時提供準確的害蟲種群密度信息，才能為農作物害蟲的綜合防治提供科學的決策依據。本文利用計算機視覺和圖像處理等技術對稻飛虱的自動統(tǒng)計技術進行了初步研究，實驗證明采用這種方法進行稻飛虱的統(tǒng)計計數是可行的。
　　本文主要研究了以下5個方面的內容:
　　(1)研究方案的確定。在溫室水稻田中，利用帶有綠色格子線的黃色粘板誘集稻飛虱，通

3、過對粘有稻飛虱的黃色粘板的照片進行圖像處理以實現對稻飛虱的自動統(tǒng)計，并且對比人工統(tǒng)計結果，統(tǒng)計系統(tǒng)自動統(tǒng)計計數的準確率;
　　(2)圖像增強。通過對比均值濾波和中值濾波，可知中值濾波能夠較好地保護圖像細節(jié)，經實驗證明，使用3×3的方形模板對圖像進行濾波能得到比較滿意的結果;利用灰度變換增強圖像的對比度;
　　(3)圖像分割。提出了一種基于全局閾值法、改進的最大類間方差法和最小錯誤率貝葉斯決策理論相結合的背景分割方法。首先利用

4、迭代閾值法，去除粘板的黃色背景，將綠色格子線和稻飛虱取出來;其次，在HSV彩色空間，利用改進的Otsu差法求出分割綠色格子線和稻飛虱的最佳閾值，并以此分別計算這兩類的均值、方差和各類占總體的比重;最后，結合最小錯誤率貝葉斯策略實現綠色線與稻飛虱的分割，從而實現圖像的背景分割。對于粘連的稻飛虱，本文采用了一種基于距離變換的分割方法。本文提出的分割方法與傳統(tǒng)的圖像分割方法相比，能有效地實現稻飛虱與背景的分離，且能很好地避免了傳統(tǒng)分水嶺算法過

5、分割的問題，具有較好的分割效果;
　　(4)自動計數。利用一種基于區(qū)域生長的廣度優(yōu)先標記算法對分割后的圖像進行計數。與傳統(tǒng)的二值圖像連通區(qū)域標記法相比，此算法通過深度優(yōu)先搜索算法只需對圖像進行一次掃描，實現自動計數。且本算法不受連通區(qū)域面積和形狀的影響，具有較強的魯棒性;
　　(5)稻飛虱自動統(tǒng)計系統(tǒng)的設計。本文基于MATLAB語言設計并開發(fā)了基于計算機視覺技術的稻飛虱的自動統(tǒng)計系統(tǒng)。該系統(tǒng)軟件包括文件管理、圖像增強、背景分