畢業(yè)論文基于機器視覺的雜草圖像特征提取及識別研究

1、基于機器視覺的雜草圖像特征提取及識別研究基于機器視覺的雜草圖像特征提取及識別研究學(xué)生姓名：xxx指導(dǎo)教師：xxx所在院系：xxx所學(xué)專業(yè)：xxx研究方向：xxxxxx大學(xué)xxx年xxx月基于機器視覺的雜草圖像特征提取及識別研究I摘要雜草同農(nóng)田作物爭奪陽光和養(yǎng)分，嚴(yán)重影響了農(nóng)作物的生長。為了達到除草的目的，人們開始噴灑大量的除草劑來進行除草?？墒菂s忽略了除草劑的不當(dāng)使用給人、畜以及環(huán)境造成的危害。本文從實際應(yīng)用出發(fā)，設(shè)計了一個基于機器視覺

2、的雜草圖像特征提取及識別系統(tǒng)。系統(tǒng)的運行在參考了前人研究成果的基礎(chǔ)上，不斷進行對比試驗和算法的改進，找出適合于機器視覺的雜草識別的可行性方法。本文對動態(tài)雜草圖像的采集、處理和識別方法進行研究。采集來的圖像經(jīng)常會有模糊現(xiàn)象的發(fā)生，對模糊圖像的恢復(fù)處理做了大量的研究試驗，得出維納濾波具有較好的恢復(fù)效果；綠色植物和土壤背景的分割試驗中，提出了一種基于彩色圖像的二值化方法，可以不經(jīng)過彩色圖像灰度化就能夠直接把綠色植物與土壤背景分割開，和以往的分

3、割方法相比處理速度快，分割效果好，更加滿足實時性；雜草和作物的分割主要研究了行間雜草和作物的分割，參考國內(nèi)外資料，并進行研究試驗，表明運用位置特征識別法有很好的分割效果，尋找作物中心行采用了簡單快速的像素位置直方圖法，填充作物中心行采用了改進的掃描線算法，和其他填充方法相比減少了重復(fù)操作，節(jié)省了時間，滿足實時處理的要求；分割后的圖像為只含有雜草的二值圖像，通常會有一些殘余的葉片和顆粒的噪聲，通過形態(tài)學(xué)濾波和掃描線填充算法去除噪聲，試驗結(jié)