柳懿祥，汪杭军，徐铁平

（1. 浙江农林大学 信息工程学院，浙江 杭州 311300；2. 浙江农林大学 暨阳学院，浙江 诸暨 311800；3. 诸暨农业农村局，浙江 诸暨 311800）

现代农业和林业害虫给粮食安全带来严重威胁，每年产生巨大的经济损失[1]。准确地监测害虫数量变化，预测害虫爆发趋势，可为害虫管理行动提供可靠依据和正确管理方法[2-3]。近年来，出现了许多用于虫害测报的新型害虫诱杀设备及监测系统，这些设备配有多种传感器，可以上传数据到用户手机端，且可以定时对诱杀的害虫拍摄然后识别计数[4-5]，节省了大量人力。害虫诱杀设备及监测系统进行虫害测报的重要前提是如何准确分割害虫，针对此问题，许多国内外学者对害虫分割方法进行了研究。SOLIS-SÁNCHEZ等[6]利用目标的几何形态特征(偏心率、面积等)从诱虫板上分割粉虱Aleyrodidae。NING等[7]提出交互式分割方法从复杂背景中分割害虫。吕金娜[8]提出了基于LAB颜色空间的棉花Gossypiumspp.害虫普适K聚类害虫图像分割方案，对典型棉花害虫图像进行分割。杨信廷等[9]提出了基于Prewitt、Canny边缘检测算子分割和支持向量机(SVM)的温室粉虱和蓟马Thripidae诱虫板的图像识别算法。陈树越等[10]提出改进的凹点检测和精确分割点定位的方法，实现对黏连害虫的分割。然而，上述方法大多用于单个害虫情况，对于野外诱虫装置获得图像、害虫产生轻微堆叠及颜色不一等问题还有待解决。害虫的分割效果与设备的收集功能密不可分。李芝茹等[11]采用了追踪式太阳能监测装置，在稳定供能的同时也可升降采集不同高度的害虫；……