基于機器視覺的作物水分無損檢測及評判模型研究.pdf

1、本文通過機器視覺技術(shù)將作物(萬壽菊)生長發(fā)育健康水分需求襲象特征提取出來，實現(xiàn)特征提取的無損化和處理的快速化，建立作物生長發(fā)育健康水分需求評判體系模型，為灌溉決策正確性提供可靠的數(shù)據(jù)支持，實現(xiàn)作物灌溉的精確定量性，降低資源、能源以及勞動力消耗。 為了提高系統(tǒng)的準確度，提出了對圖像進行處理前要經(jīng)過圖像的預處理，以消除圖像中的無關(guān)信息，恢復有用的真實的信息，從而增強有關(guān)信息的可檢測性和最大限度地簡化數(shù)據(jù)。本文中選用的濾波器是巴特沃茲

2、濾波器，Butterworth低通濾波器沒有“振鈴”現(xiàn)象，而且能夠提高圖像的細節(jié)清晰度，是一種具有最大平坦幅度響應的低通濾波器，在線性相位、衰減斜率和加載特性三個方面具有特性均衡的優(yōu)點。因此在實際使用中，巴特沃斯濾波器已被列為首選，用途十分廣泛。 在圖像特征值提取過程中，分別提取了萬壽菊的顏色值和紋理，在顏色值的提取過程中采用的是RGB顏色模型，RGB顏色模型是利用R，G，B三個分量表示一個像素的顏色。R，G，B分別表示紅，綠，

3、藍3種不同的顏色，將顏色特征R，G，B分別提取出來作為判斷萬壽菊水分狀態(tài)的特征值。描述紋理圖像特性的參數(shù)有很多種，本文采用了均值、一致性、熵來描述圖像的紋理特征。 基于AHP的模糊綜合評價是將AHP與模糊綜合評判兩種方法的特點相結(jié)合，通過層次分析法算出各層次事件(因素)的權(quán)重，再通過模糊綜合評劌得出各基本因素對上層事件、直至頂層事件的影響情況，最終評價出總目標的方案狀況。建立作物生長發(fā)育健康水分需求評判體系模型。 圖像處