田間雜草的圖像識(shí)別技術(shù)研究.pdf_第1頁(yè)
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1、本文主要研究了田間雜草的圖像識(shí)別技術(shù),設(shè)計(jì)了田間雜草圖像識(shí)別系統(tǒng)。 系統(tǒng)包括麥田圖像數(shù)據(jù)的采集,實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的預(yù)處理;綠色植物與土壤背景的分割包括圖像的灰度化與格式轉(zhuǎn)換和圖像的二值化;作物與雜草的分割包括作物中心行的識(shí)別和作物行的濾除,在濾除作物行的過(guò)程中確定邊界閾值時(shí)本文提出了先計(jì)算標(biāo)定的作物行寬度與計(jì)算機(jī)自動(dòng)檢測(cè)的作物行寬度之間的相對(duì)誤差,然后選定合適的對(duì)應(yīng)最小誤差的作物行邊界閾值的方法。 識(shí)別雜草位置時(shí)分別采用了模板

2、匹配和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別的方法。 其中模板匹配識(shí)別雜草的具體方法是:從圖像中選擇一株草的特征數(shù)據(jù)作為模板,將模板一個(gè)象素一個(gè)象素的在圖像中移動(dòng),即拿已知的模板和原圖像中同樣大小的一塊區(qū)域去匹配,在搜索區(qū)域里尋找匹配點(diǎn),以搜索窗口與目標(biāo)物體形態(tài)特征的匹配度作為判據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤。本文提出采用計(jì)算模板象素與原圖像中模板運(yùn)行位置的象素之間的歐氏距離來(lái)驗(yàn)證它們之間的匹配度的方法,歐式距離越接近0,說(shuō)明匹配程度越高。尋找到圖像中與模板匹配

3、度最高的點(diǎn),識(shí)別為雜草,將其象素值標(biāo)記為1,圖像中顯示為白色;在圖像中以白色斑點(diǎn)的狀態(tài)表示出來(lái),其它象素作為背景標(biāo)記為0,圖像中顯示為黑色。計(jì)算出白色斑點(diǎn)的坐標(biāo)位置,即雜草的坐標(biāo)位置,從而達(dá)到了尋找到雜草位置的目的。 使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別雜草的具體方法是:將使用3層完全結(jié)合方式的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器對(duì)雜草圖像進(jìn)行分割,輸入的特征量為每個(gè)象素的H,Cb,Cr值,所以輸入層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)計(jì)為3,輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1,輸出0~1的信號(hào),如

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