本文以储粮害虫为对象，研究用图像处理和模式识别技术来实现储粮害虫的检测和识别，重点在提取害虫的有效特征，设计准确、可靠的分类器，实现害虫的准确分类。围绕该课题本论文提出了基于图像识别的粮仓害虫检测的方法，并设计了基于图像识别的粮仓害虫检测系统，简要论述了系统的功能、总体设计思路以及系统的软、硬件设计与实现。在准确、实时获取图像的基础上，对原始图像进行平滑去噪处理，然后利用几种常用算法提取了图像的边缘。在图像预处理的基础上，提取了害虫图像的八个常见几何特征和七个不变矩，并选择了其中部分特征送入分类器对害虫种类进行识别。对每类害虫的特征参数，用即神经网络、白组织竞争神经网络、自组织特征映射(SOM)神经网络实现了常见储粮害虫的分类，并对这几种分类器进行了分析比较。围绕整个算法流程，作者利用MATLABGUI开发了基于图像识别的储粮害虫检测系统软件，利用该软件可以对图像进行各种变换、预处理、特征提取与分类识别。