基于DSP的玉米苗期雜草識(shí)別方法的研究.pdf

1、本文在總結(jié)國(guó)內(nèi)外雜草特征提取及識(shí)別研究成果的基礎(chǔ)上，對(duì)我國(guó)玉米的田間雜草特征提取及識(shí)別進(jìn)行了研究。本研究以DSP為主要處理芯片，搭建了圖像處理的軟硬件平臺(tái)，并針對(duì)玉米苗期田間雜草的特征，提出了相應(yīng)的算法，最終識(shí)別率達(dá)到了95.0％，對(duì)后續(xù)定點(diǎn)變量自動(dòng)除草系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)打下了一定的技術(shù)基礎(chǔ)。論文的主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)論有：
　　 （1）選用TI公司的TMS320DM642DSP作為主處理芯片、合眾達(dá)公司的SEED－VPM642作為圖像處理

2、的硬件平臺(tái)，并把軟件部分分為系統(tǒng)初始化、圖像采集和存儲(chǔ)、圖像處理、圖像顯示四個(gè)模塊，完成了圖像處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。
　　 （2）介紹了利用DSP提取感興趣區(qū)域的方法，并通過(guò)對(duì)圖像的顏色的分析，得出（2g-r-b）、（2G－R－B）、色度H三種顏色特征值都可以用來(lái)區(qū)分綠色植物和背景。在室內(nèi)光照強(qiáng)度相對(duì)比較穩(wěn)定的條件下，采用（2G－R－B）顏色特征值計(jì)算簡(jiǎn)單，處理速度快。
　　 （3）利用（2G－R－B）對(duì)圖像進(jìn)行灰度化，通過(guò)實(shí)

3、驗(yàn)選擇了適應(yīng)性強(qiáng)、速度快的迭代自適應(yīng)法求閾值對(duì)圖像進(jìn)行閾值分割，可以很好的將綠色植物從背景中分割出來(lái)。對(duì)于交疊不嚴(yán)重的植物經(jīng)去噪和數(shù)字形態(tài)學(xué)運(yùn)算后，可以得到完整的葉片圖像。
　　 （4）針對(duì)葉片彎曲現(xiàn)象改進(jìn)了求葉片長(zhǎng)和寬的算法，在灰度圖像和輪廓圖像上提取了葉片的形狀參數(shù)，并分析了無(wú)量綱參數(shù)，從結(jié)果可以得出：寬長(zhǎng)比和第一不變矩能將玉米、窄葉雜草、寬葉雜草三大類植物區(qū)分開(kāi)來(lái)；圓形度能將寬葉雜草從三大類中區(qū)分開(kāi)來(lái)；而三大類的矩形度嚴(yán)重