基于計(jì)算機(jī)視覺的麥田雜草識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、在傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)中，雜草肆虐和雜草病害是困擾莊稼生長(zhǎng)的基本問題，在不能確定作物和雜草分布的情況下，覆蓋性地噴灑化學(xué)制劑不僅造成大量化學(xué)制劑的浪費(fèi)，而且嚴(yán)重的污染環(huán)境，甚至影響人類的身體健康。為此，研究利用機(jī)器視覺識(shí)別雜草，有選擇的變量施用化學(xué)制劑就顯得尤為重要。要實(shí)現(xiàn)變量噴灑，首要任務(wù)就是準(zhǔn)確、智能的檢測(cè)到田間雜草,判斷其位置及種類，并將雜草滋生區(qū)分割出來。本文應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺模式識(shí)別等技術(shù)對(duì)麥田雜草的識(shí)別進(jìn)行了基礎(chǔ)性研究。主要研究工作如下：

2、 1.針對(duì)雜草識(shí)別中背景復(fù)雜，易受田間狀況、自然光照環(huán)境等因素影響，研究利用彩色圖像的顏色特征分割綠色植物和土壤背景的方法。該算法利用AOI（area of interest）測(cè)試工具在RGB、rgb 和HIS 三種顏色模型下對(duì)麥田自然光照條件下獲得的雜草圖像中雜草和土壤背景各顏色因子進(jìn)行了測(cè)定與分析，得出適于分割的顏色空間及顏色分量，以此作為表征圖像顏色信息的閾值參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜光照條件下植物區(qū)和背景區(qū)的分割。 2.依

3、據(jù)小麥與雜草在形態(tài)上的差異，對(duì)經(jīng)過預(yù)處理后的圖像引入形態(tài)學(xué)中的膨脹與腐蝕運(yùn)算和圖形學(xué)中的能填充任意形狀的種子填充算法，利用設(shè)定合適的結(jié)構(gòu)元素分離雜草和作物，從而提取出雜草區(qū)，并統(tǒng)計(jì)圖像中雜草的密度關(guān)系，以此作為藥量噴灑的指導(dǎo)。 3.在分析了小麥田中常見的五種雜草圖像與小麥圖像在紋理特征上差異的基礎(chǔ)上，采用基于統(tǒng)計(jì)特征的灰度共現(xiàn)矩陣的方法，提取出基于HIS 共生陣的五個(gè)統(tǒng)計(jì)量：角二階距、對(duì)比度、熵、相關(guān)性、平穩(wěn)度作為雜草圖像紋理分