基于機器視覺的雜草識別研究.pdf

1、雜草對農(nóng)作物的侵害一直是人們關(guān)注的問題，目前除草的主要方法是利用除草劑，由于近些年來除草劑的過度使用，造成了生產(chǎn)成本的增加以及環(huán)境的污染。為適應(yīng)精細農(nóng)業(yè)的要求和需要，本文以機器視覺為主要手段，綜合運用數(shù)字圖像處理、模式識別等方面的知識，以小麥田間雜草為研究對象，對自然光照條件下數(shù)碼相機獲取的圖像進行了研究，開發(fā)出了一套雜草圖像識別系統(tǒng)，實現(xiàn)了雜草的智能識別。 文章首先利用了圖像的顏色特征增加綠色植物與土壤背景的對比度，把植物從復

2、雜背景環(huán)境下分離出來，將彩色圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像。在圖像預處理過程中，本文對多種算法進行了比較，采用了鄰域平均濾波法和中值濾波法對原始圖像和灰度圖像濾波，去除了各種噪聲對圖像的影響。然后是對圖像的閾值分割算法進行了研究，對比幾種常用的分割算法，作者提出了改進的基于最大方差法準則的閾值分割算法，該算法比較穩(wěn)定，可以不失真的把灰度圖像轉(zhuǎn)換成二值圖像。對二值圖像出現(xiàn)的非目標物和目標物上的黑斑點，作者運用形態(tài)學方法進行了處理。用本系統(tǒng)對小麥田的幾