基于機(jī)器視覺(jué)的雜草識(shí)別圖像處理技術(shù)研究.pdf

1、農(nóng)田雜草是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的大敵，也是困擾農(nóng)作物生長(zhǎng)的基本問(wèn)題之一。本文以機(jī)器視覺(jué)為主要技術(shù)手段，綜合運(yùn)用圖像處理學(xué)，模式識(shí)別等方面的知識(shí)，以棉花作物及雜草為研究對(duì)象，重點(diǎn)對(duì)自然光照條件下獲取的雜草葉子進(jìn)行邊緣檢測(cè)和分割方面的研究。 針對(duì)后續(xù)處理需要利用顏色特征，本文運(yùn)用彩色圖像濾波對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，通過(guò)試驗(yàn)比較了彩色圖像矢量中值濾波和彩色圖像標(biāo)量中值濾波的優(yōu)劣，綜合考慮圖像預(yù)處理效果和處理速度，通過(guò)試驗(yàn)表明，彩色圖像標(biāo)量濾波優(yōu)于矢

2、量濾波；利用呂明忠等人提出的基于色差思想，即通過(guò)像素之間的顏色梯度(色差)而不僅僅是灰度梯度來(lái)檢測(cè)邊緣，在對(duì)顏色空間和傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)算子進(jìn)行了分析研究基礎(chǔ)上，提出了HIS模式下的色差邊緣檢測(cè)方法，本方法將三維搜索問(wèn)題轉(zhuǎn)化為三個(gè)一維搜索，大大減輕了計(jì)算量和算法的復(fù)雜度，較好的檢測(cè)葉片的邊緣，而且本方法利用顏色信息，可以較清楚的檢測(cè)出葉子覆蓋部分的邊緣；作者對(duì)直方圖法、最大熵法、模糊集方法、最大類(lèi)間方差法進(jìn)行了分析研究，在滿足目標(biāo)的亮度要高于

3、背景亮度的條件下，用改進(jìn)的最大類(lèi)間方差法對(duì)常見(jiàn)的田間雜草藜進(jìn)行試驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)的最大類(lèi)間方差法得到了較好的分割效果，能很好滿足本課題的要求；對(duì)不能滿足目標(biāo)的亮度要高于背景亮度的這個(gè)條件的圖像，采用基于顏色特征的直方圖閾值法，用該方法對(duì)燈籠草用進(jìn)行圖像分割，得到了很好的分割效果；對(duì)二值圖像上出現(xiàn)的非目標(biāo)物和目標(biāo)物上的斑點(diǎn)，作者運(yùn)用形態(tài)學(xué)方法進(jìn)行了處理。本文主要對(duì)雜草葉子的邊緣檢測(cè)和分割進(jìn)行了研究，為以后的雜草識(shí)別及智能除草提供了必要