昆虫是动物界中一个十分庞大的类群,种类超过一千万种,从事昆虫鉴定的人员仅限于数量极有限的昆虫分类学专家。随着计算机图像处理技术的发展,人们希望通过计算机技术来识别昆虫、研究昆虫。应用模式识别技术建立昆虫的识别系统,不仅科学研究意义重大,而且经济效益可观。本文通过基于图像的模式识别技术对昆虫图像进行处理,实现昆虫图像的自动识别。针对昆虫图像的特点,采用了适合昆虫图像的特征提取方法,然后应用相似性匹配算法和相关反馈技术对昆虫图像进行了分析和处理。论文的主要工作如下:1)图像预处理。主要应用图像分割技术对昆虫图像预处理,采用了基于多特征的EM算法对昆虫图像进行分割,提取出昆虫对象本身。实现了昆虫对象与背景的区域分割。2)基于视觉特征的昆虫识别。针对10种昆虫图像,给出了结合灰值游程和边缘特征提取昆虫图像特征的方法,实验表明这种综合特征抽取能较好的对10种昆虫图像识别;研究了尺度不变特征算子SIFT,将其应用到昆虫图像识别中,实现了基于SIFT的昆虫图像识别。3)多特征融合相关反馈技术。研究了多特征融合检索中的相似性度量及特征归一化等技术,并将其应用于昆虫图像的识别中。给出了基于KNN的权系数调整的相关反馈方法,实现了基于游程长度,灰度共生矩阵,颜色直方图,矩融合的多特征相关反馈方法。将基于SVM的相关反馈方法应用到昆虫图像识别中,实验表明,这两种方法具有较高的反馈效率和准确率,有效提高了系统的识别性能。4)系统设计与实现。采用VS.net和SQL2000实现了基于图像的昆虫识别系统。系统实现了对昆虫图像的在线监测、彩色图像读取,图像特征自动入库,相似匹配,多特征融合查询,多特征相关反馈及自动统计识别结果等功能。