全 文 ：第 19 卷
第 3 期

Vol. 19
No. 3
草
地
学
报
ACTA AGRESTIA SINICA



2011 年
5 月

M ay.

2011
一种基于图像处理技术的高原鼠兔识别方案
陈海燕, 曹明华, 王惠琴, 胡家琪
(兰州理工大学计算机与通信学院, 甘肃 兰州
730050)
摘要: 高原鼠兔( Ochotona curz oniae)是破坏青藏高原草地生态的主要生物灾害之一。对高原鼠兔传统的监测与
鼠情调查方法需要耗费大量的人力物力,难以实现对鼠兔长期、连续的观测研究。为此,提出了一种基于图像处理
技术的高原鼠兔自动识别方案,把图像处理技术应用到鼠兔识别系统中,获取对鼠兔监测与调查的数据, 为鼠兔的
防治提供理论依据。与传统的监测与调查方法相比较, 该方案能够实现对鼠类活动无接触、动态、连续的监测, 对
鼠兔的防治以及改善高原的草地生态环境具有重要意义。
关键词:高原鼠兔; 图像处理;监测
中图分类号: Q-334



文献标识码: A




文章编号: 1007-0435( 2011) 03-0516-04
The Recognition of Ochotona curzoniae Based on Image Process Technology
CHEN Ha-i yan, CAO Ming-hua, WANG Hu-i qin, HU Jia- qi
( S chool of computer and communicat ion , Lanzh ou Un iversi ty of T echnology, L anzhou, Gansu Province 730050, China)
Abstract: Ochotona cur z oniae is one o f the main creature calam ities of meadow biogeocenose in Q ingha-i T-i
bet Plateau. The convent ional methods for pika prevention ar e cost ly in bo th material resources and man-
pow er. Mo reover they are dif f icult to pr act ice in long- term and cont inuous invest igat ions and prevent ion.
In this paper, a plateaus pika identif icat ion system based on image processing and pat tern r ecognit ion is
proposed. Additionally, image preconditioning methods like gradat ion, binarization, edge detect ion and
image smoothing are also discussed in detail. T he ho list ic g radat ion histogr am threshold technique is used
fo r binarizat ion w hile the M edian f ilter ing technique is used for image smoo thing . T his system has the ad-
vantage to achieve dynamic and cont inuous monitoring of Ochotona curzoniae in close quarters.
Key words: Ochotona cur z oniae ; Image pr ocessing ; M onitor


鼠害是破坏青藏高原草地生态的主要生物灾害
之一, 是草地生态恶化程度的反映。鼠类除了大量
采食优良牧草之外,还通过挖洞形成土丘和秃斑等
破坏草地[ 1] 。鼠害不仅加速了草原荒漠化的进程,
严重威胁着草原生态环境安全,摧毁了草地生产力,
也是导致牧民生活贫困化的主要因素之一[ 2]。高原
鼠兔( Ochotona curz oniae )是高寒草甸和高寒草原
生态系统中最重要的小型食草兽,随着人类对草地
利用的加剧,高原鼠兔的种群数量异常增长, 并使人
类赖以生存的草地资源遭到严重破坏[ 3]。魏学红和
韩天虎等[ 2, 4] 指出高原鼠兔是草原的优势种害鼠,
对鼠情进行调查,获取有效的调查与监测数据为鼠
兔的防治以及高原的草地保护和生态保护都具有重
要意义。
鼠情传统的调查方法包括粉迹法、毒饵法、堵洞
法、夹鼠法等,可以了解鼠害的种类、计算密度、掌握
鼠群变化规律等, 为确定正确的灭鼠方法和灭鼠时
机提供科学的依据 [ 5] , 但这种用人工方式来对高原
鼠兔进行监测与调查的方法需要耗费大量的人力物
力,且难以实现对鼠兔长期、连续的观测研究。而且
大多数方法都需要以捕鼠为前提,实现难度大, 效率
较低。随着传感技术、模式识别和生物识别技术的
发展,可以利用目标检测、目标跟踪、目标识别等技
术来完成对鼠类活动无接触、动态、连续监测,为鼠
害的研究与防治提供新的信息化手段, 从而提高防
治水平。本文提出了一种基于图像处理技术的高原
鼠兔识别方案,把图像处理技术应用到鼠兔自动识
别系统中,对鼠兔图像进行有效地处理,以便后续的
收稿日期: 2010-03-24;修回日期: 2011- 03-20
基金项目:陈海燕( 1978- ) ,女,甘肃陇西人,讲师,硕士,研究方向为信号处理、信息论与编码、图像处理等, E-mail: ch enhaiyan@ sina. com
第 3期 陈海燕等:一种基于图像处理技术的高原鼠兔识别方案
特征提取与目标识别, 来提高鼠兔识别的准确性和
识别率,由识别结果来获取有效的监测数据, 为高原
鼠兔的研究与防治提供科学依据。
1
系统方案设计
本文提出的基于图像处理技术的高原鼠兔识别
方案如图 1所示:利用摄像头获得视频图像, 从图像
中检测到活动目标, 完成目标的跟踪;然后对目标图
像进行处理,提取目标图像特征;最后将提取的图像
特征与后台图像库信息进行比较, 完成识别。
然后依据图 1过程所得的鼠兔监测数据, 分析
鼠兔在单位草地面积上的种群数量,活动频率、活动
范围,以及年度内的数量消长和不同时间段的活动
强度等, 为鼠兔防治提供依据。在方案中图像处理
是其中的一个重要环节, 本文主要的工作是对采集
到的目标图像进行图像处理、以突出被识别区域,以
便进行特征提取, 为目标的高效识别做准备。
2
目标图像处理
轮廓是物体在场景中的完整边界, 是重要的特
征和形状表示方法[ 6]。为了提取目标图像的特征,
进行高原鼠兔的识别, 需要把目标图像处理成轮廓
图像。目标图像的处理步骤如图 2所示:


图像处理的好坏将直接影响识别方法的难易及
识别结果的好坏。处理工作做得好,使反映目标本
质特征的部分得到保留甚至突现出来, 识别就容易
进行,识别率高且识别速度快。反之,就会使识别变
得困难,造成识别错误等不良结果。
2. 1
图像的灰度化
通过摄像机采集到的目标图像一般是彩色图
像,每个像素都具有 3个不同的颜色分量,存在许多
与目标识别无关的信息,为了便于识别,将彩色图像
转变为灰度图像,以加快处理速度。灰度图是指只
含亮度信息,没有颜色信息的图像[ 7] , 亮度通常划
分成 0~ 255 共 256个级别, 0 最暗, 255 最亮。灰
度化使图像中每个像素的R、G、B分量值相等, 可以
利用公式: 灰度值= 0. 3
R+ 0. 59
G+ 0. 11
B
将彩色图像转为灰度图。图 3( a)为所采集目标的
彩色图像,图( b)为目标的灰度图。
图 3
图像的灰度化
Fig . 3
Image g r adation
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2. 2
灰图像的二值化
二值化是一种图像分割技术。二值化的目的是
把灰度图像变成 0、1 的二值图像,使图像信息更加
清晰简洁[ 8] 。对于目标识别来说, 减少背景像素的
干扰,保存或增强目标区的像素度是非常重要的, 图
像的二值化可以实现以上要求 [ 9]。设 f ( x )表示一
像素的灰度值, 当
f ( x ) = 0




x < T
1




x > T
(式 1)
T 叫做阈值,故二值化也叫阈值法。T 的选择非常
重要,如果选得不好, 要么保留很多噪声信息, 直
接影响到目标的识别, 要么丢失许多对目标识别有
用的信息[ 7] 。二值化的方法有动态阈值法、整体阈
值法和局部阈值法, 郑影[ 9] 指出灰度直方图整体阈
值法对目标识别的图像进行二值化处理符合要求,
本文也采用此方法对目标图像进行二值化处理, 结
果如图 4所示。
2. 3
边缘检测
图像的边缘是图像的最基本特征[ 7]。定位与识
别系统中,需要有边缘鲜明的图像[ 9]。边缘主要表
现为图像的不连续性,这种不连续性可以利用求导
数方便地进行检测, 因此,边缘检测就是检测出符
合边缘特性的边缘像素。常用的边缘检测一阶微分
算子有 Roberts、Prew it t、Sobel算子、二阶微分算子
有拉普拉斯算子[ 9] 等。图 5是采用一阶微分算子
Roberts、Pr ew it t、Sobel 对目标图像进行边缘检测
的结果。由图 5可以看出, 鼠兔图像的边缘检测中,
Roberts算子抗干扰能力较强, 检测出的位置边缘
比较准确,是在目标识别中适宜采用的一种算子。
图 4
二值化
Fig . 4
Binar ization of image
图 5
轮廓图像
Fig . 5
Outline of image
2. 4
图像平滑
由于摄像条件和客观因素的限制, 由光学成像
系统生成的二维图像,包含各种各样的随机噪声; 另
外,在图像处理过程会添加一些人为的噪声; 这些噪
声恶化了图像质量, 使图像模糊,甚至淹没和改变了
图像本身的特征, 给图像分析和识别带来困难。为
了提高系统的分析和识别能力, 需要对图像进行平
滑和增强处理 [ 7]。平滑采用滤波的方法, 常用的滤
波方法有邻域平均法、选择平均法、中值滤波法、自
适应滤波法[ 10] 等。中值滤波能够很好的去除二值
噪声,并且能够保持图像的边缘,在目标识别系统中
通常采用中值滤波方法去掉图像的噪声[ 9]。本文采
用中值滤波法对图像进行平滑处理。图 6为目标的
轮廓图像经过中值滤波处理后的结果。
3
讨论与结论
在对高原鼠兔的识别中, 图像处理是其中的一
个重要环节,图像处理得好与坏,直接影响到后续的
识别工作。本文通过对摄取到的目标彩色图像灰度
化,去除了与目标识别无关的一些信息,压缩了数据
处理量; 对灰度图像二值化, 减小了背景像素的干
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第 3期 陈海燕等:一种基于图像处理技术的高原鼠兔识别方案
图 6
平滑后的图像
F ig . 6
Smoothed image
扰,增强了目标区的像素度;为了有效的提取目标图
像的轮廓,对比了各种算子对图像进行边缘检测的
效果,发现 Roberts算子对鼠兔二值图像进行边缘
检测,能够检测出较为清晰的边缘图像;采用滤波的
方法去除图像的噪声, 改善了图像的质量。通过对
目标图像经过以上处理, 去除了噪声,使反映目标特
征的区域被突现出来, 为目标的特征提取奠定了良
好的基础,可以更好地进行下一步鼠兔的识别工作,
由识别结果来获取鼠兔监测与调查数据, 从而为高
原鼠兔的防治提供科学依据。
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