【摘要】中提到的基于计算机视觉的储粮活虫检测系统是一种利用计算机视觉技术来检测粮食存储过程中的活虫问题的软件系统。该系统通过多种图像处理技术，如图像校正、区域生长法和特征提取等，实现了对近红外图像中活虫的精确识别和定位。同时，它还融合了多源图像信息，提高了在可见光图像中的活虫定位准确性。通过特征空间优化和SAA-SVM分类器进行识别分类，该系统的活虫识别率达到了94.8%，表明其在实际应用中具有较高的性能。
**计算机视觉基础**
计算机视觉是利用数字图像处理、机器学习和模式识别等技术，使计算机模拟人类视觉功能，从图像中获取并理解信息。在这个储粮活虫检测系统中，计算机视觉技术是核心，用于分析和处理图像，识别出粮食中的活虫。
**图像校正**
图像校正是对图像进行几何或光学矫正的过程，以消除由于拍摄角度、设备变形等因素导致的图像倾斜和变形。本文提到的基于标记点透视变换的图像注册方法，通过对近红外图像进行校正，确保了后续处理的准确性。
**区域生长法**
区域生长法是一种常见的图像分割技术，它通过设定一定的生长规则，从种子像素出发，将相邻的相似像素合并到同一区域。在本系统中，采用双区域连通阈值面积比的方法，识别出近红外图像中的活虫区域。
**特征提取**
特征提取是从图像中提取有用信息的过程，有助于区分不同的目标。文章中提到提取了活虫的21个整体形态学特征和7个局部形态学特征。这些特征可能是关于虫体大小、形状、纹理等信息，它们为分类器提供了识别依据。
**多源图像融合**
多源图像融合是指将来自不同传感器或不同时间的图像信息整合，以提高图像质量和识别效果。在储粮活虫检测中，结合近红外和可见光图像，可以更全面地捕捉活虫的特征，从而提高定位准确性。
**SVM分类器**
支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，常用于分类任务。SAA-SVM是一种优化后的SVM，它在这里用于分类提取的特征，对活虫进行识别。通过特征空间优化，减少冗余特征，提高分类效率和准确性。
**结论**
该基于计算机视觉的储粮活虫检测系统软件设计，通过一系列先进的图像处理和机器学习技术，成功实现了高效准确的活虫检测。该系统对于粮食储存安全、减少损失、保障食品安全等方面具有重要的实践意义。同时，这种方法也可以为其他领域的物体检测和识别提供参考和借鉴。
