昆虫形态特征研究现状论文

百度了一下，发现很少资料，涉及几何的貌似就是昆虫。。计算机视觉技术进行了自动鉴别研究从昆虫图像中提取和分析了这些昆虫的面积、周长、横轴长、纵轴长、形状参数、叶状性、球状性、圆形性、似圆度、偏心率、亮斑数等项数学形态特征井分别探讨了在目、总科、科及种分类阶元上这些数学特征在昆虫分类中的应用可能性和可靠性利用聚类分析从数学形态学角度对所涉及到的同阶元昆虫类群的亲缘关系做了描述。研究结果表明半翅目、鞘翅目与鳞翅目的似圆度、偏心率、亮斑数总体均值差异显著这个适宜在个目的分类鉴别中作为鉴别特征。总体来说在作为目阶元分类特征时各项的可靠性依次为似圆度、偏心率、亮斑数叶状性、球状性、圆形性形状参数在经过对金龟甲总科、叶甲总科、夜蛾总科、蚕蛾总科、风蝶总科的初步研究后在总科阶元上项特征的可靠性火小为圆形性面积、周长、横轴长、球状性、似圆度、偏心率纵轴长、叶状性形状参数、亮斑数。圆形性比较适合作为总科阶元上的一个分类特征而形状参数和亮斑数不适合作为总科阶元的分类特征对蝽科、缘蝽科、夜蛾科、大蚕蛾科、粉蝶科、鳃金龟科、丽金龟科和天牛科的研究表明在科的阶元上项特征可靠性大小依次为似圆度、偏心率面积、周长、横轴长、球状性纵轴长、圆形性形状参数、叶状性亮斑数。似圆度和偏心率比较适合作为科阶元上的分类特征对大蚕蛾科、粉蝶科和天牛科的种昆虫的研究表明项特征在种阶元水平上对昆虫鉴别的可靠性由大到小依次为周长面积纵轴长横轴陡形状参数圆形性亮斑数似圆度球状性偏心率叶状性。从结果可以看出有些特征在各个分类阶元上差异均不是很显著如叶状性、形状参数说明此类特征在昆虫中具有较强的共性可以代表整体昆虫的特征而不适合于作昆虫纲下阶元的分类特征有些特征在各分类阶元下的差异始终比较显著如周长、面积等说明这些特征适合在各分类阶元上作为昆虫的分类特征。其它特征介于这两种情况之间。此外根据提取的对采用可视化编程语言开发的昆虫图像处理和分析的软件系统实现了瑟级使之能够自动鉴别的昆虫种类由种增加到种总体准确率达。本论文在上述研究中体现了以下儿方面的特色和创新之处、首次论述了数学形态学特征在昆虫分类上的作用。探讨了用计算机视觉技术较易提取的项昆虫在不同昆虫分类阶元上的应用可行性和可靠性。、从数学形态学角度对同分类阶元的昆虫类群的亲缘关系进行了研究。、对昆虫图像处理和分析系统完成了升级。增加了横轴长、纵轴氏的特征提取自动鉴别的种类由种增加到种。’关键词数学形磷征嫱衢而计算机视觉毒术昆虫分类自动鉴别√‖。一’