畢業(yè)論文基于機(jī)器視覺的雜草圖像特征提取及識(shí)別研究

1、基于機(jī)器視覺的雜草圖像特征提取及識(shí)別研究基于機(jī)器視覺的雜草圖像特征提取及識(shí)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(jī)器視覺的雜草圖像特征提取及識(shí)別研究I摘要雜草同農(nóng)田作物爭(zhēng)奪陽光和養(yǎng)分，嚴(yán)重影響了農(nóng)作物的生長(zhǎng)。為了達(dá)到除草的目的，人們開始噴灑大量的除草劑來進(jìn)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(shí)際應(yīng)用出發(fā)，設(shè)計(jì)了一個(gè)基于機(jī)器視覺

2、的雜草圖像特征提取及識(shí)別系統(tǒng)。系統(tǒng)的運(yùn)行在參考了前人研究成果的基礎(chǔ)上，不斷進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)和算法的改進(jìn)，找出適合于機(jī)器視覺的雜草識(shí)別的可行性方法。本文對(duì)動(dòng)態(tài)雜草圖像的采集、處理和識(shí)別方法進(jìn)行研究。采集來的圖像經(jīng)常會(huì)有模糊現(xiàn)象的發(fā)生，對(duì)模糊圖像的恢復(fù)處理做了大量的研究試驗(yàn)，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(yàn)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(shí)時(shí)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(guó)內(nèi)外資料，并進(jìn)行研究試驗(yàn)，表明運(yùn)用位置特征識(shí)別法有很好的分割效果，尋找作物中心行采用了簡(jiǎn)單快速的像素位置直方圖法，填充作物中心行采用了改進(jìn)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(shí)間，滿足實(shí)時(shí)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(huì)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(yàn)結(jié)