基于K-means聚类和椭圆拟合方法的白粉虱计数算法

摘要：

为了能够对害虫的准确计数，该文以白粉虱为例，提出了一种基于K-means聚类和椭圆拟合方法的白粉虱计数算法。该方法首先利用K-means聚类算法对白粉虱图像进行分割，使白粉虱从背景图像中分离，然后利用基于最小二乘法的椭圆拟合方法对分割结果进行椭圆拟合，统计椭圆的个数，提取椭圆中心点的颜色特征值，将其作为新的分类中心，重新对白粉虱图像进行分割和椭圆个数的统计，最后将算法收敛时的椭圆个数作为当前白粉虱的个数。对辣椒、黄瓜、番茄和茄子4种作物叶片上附着的白粉虱进行了计数试验，该算法在这4种作物上的平均计数错误率依次为2.80%，8.51%，5.00%，1.56%，并且分别比阈值化方法和 K-means 聚类方法的平均计数错误率降低了11.65%和70.18%。试验结果表明：所提方法能够实现对不同作物上白粉虱的准确计数，且算法具有很好的泛化性。该研究结果可为虫害的检测以及采取正确的防治措施提供重要依据。

关键词：机器视觉、虫害控制、算法、自动计数、K-means聚类、椭圆拟合、白粉虱

分类号：S652(瓜果园艺)

资助基金：农业部公益性行业科研专项项目201203026

在线出版日期：2013-12-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：105-112