計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在雜草識(shí)別中的應(yīng)用.pdf

1、農(nóng)田雜草是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的大敵，也是困擾農(nóng)作物生長的基本問題之一。雖然使用化學(xué)除草劑可以高效地進(jìn)行除草，但由于化學(xué)除草劑所采用的普遍方式為粗放式噴灑，不僅浪費(fèi)大，而且造成了生態(tài)環(huán)境的破壞，針對(duì)這一弊端，提出了變量噴灑。本文主要針對(duì)實(shí)現(xiàn)變量噴灑的核心技術(shù)—雜草識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了研究，主要研究內(nèi)容和成果如下： 1、綜述了利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行雜草識(shí)別的國內(nèi)外研究進(jìn)展，并指出了國內(nèi)外同類研究所存在的問題；同時(shí)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)進(jìn)行了比較全面的闡述

2、。 2、建立并完善了適合本研究的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)。該系統(tǒng)由MS3100DuncanCamera(3CCDCamera)、MeteorⅡ/MC圖像采集卡以及計(jì)算機(jī)組成。 3、在田間拍攝了38組苗期大豆和雜草的圖片，其中每組均包括紅(RED)、綠(GREEN)、近紅外(NIR)三個(gè)數(shù)值量的圖象，共計(jì)獲得114幅圖片。 4、在利用R、G、IR三數(shù)值量進(jìn)行背景分割方面進(jìn)行了新的探索。在R、G、IR三數(shù)值量的基礎(chǔ)上為了尋找到

3、能有效進(jìn)行背景分割的數(shù)值量或數(shù)值組合，首先以R、G、IR為基礎(chǔ)拓展了16個(gè)數(shù)值組合，接著對(duì)R、G、IR進(jìn)行處理得到r、g、ir，并在此基礎(chǔ)上繼續(xù)拓展得到了另外15個(gè)數(shù)值組合，這樣共計(jì)得到了37個(gè)以RGIR為基礎(chǔ)的數(shù)值量和數(shù)值組合。第一步通過Matlab7.0.1得到了上述37個(gè)數(shù)值量和數(shù)值組合的圖像；第二步使用Matlab7.0.1求這37個(gè)圖像的直方圖并進(jìn)行比對(duì)，根據(jù)直方圖形狀特征將呈現(xiàn)雙峰的9個(gè)顏色分量進(jìn)行分組：第一組包括r、r+g

4、、r+ir、r+g+ir以及r-ir這5個(gè)數(shù)值量和數(shù)值組合；第二組則由G、IR、ir以及g+ir這4個(gè)數(shù)值量和數(shù)值組合。第三步用graythresh函數(shù)自動(dòng)獲取上述兩組9個(gè)數(shù)值量和數(shù)值組合圖像的全局閾值T，利用T實(shí)現(xiàn)背景分割，通過背景分割結(jié)果發(fā)現(xiàn)，數(shù)值量ir和數(shù)值組合r+g、r+g+ir在背景分割中具有很好的效果。 5、在基于R、G、IR三數(shù)值量進(jìn)行雜草識(shí)別方面進(jìn)行了深入的研究。借助Matlab7.0.1軟件對(duì)數(shù)值量ir和數(shù)值組

5、合r+g、r+g+ir進(jìn)行進(jìn)一步的分析，在對(duì)ir、r+g、r+g+ir圖像完成為了去除圖像噪聲而進(jìn)行的中值濾波和二值化背景分割后，為消除特定圖像細(xì)節(jié)進(jìn)行二值形態(tài)學(xué)操作，通過分別對(duì)三個(gè)數(shù)值量和數(shù)值組合的開啟和閉合操作結(jié)果的比較，發(fā)現(xiàn)處理后的數(shù)值量ir適合進(jìn)行閉合操作，而另外兩個(gè)數(shù)值組合(即r+g和r+g+ir)則通過使用開啟操作能獲得很好的消除特定圖像細(xì)節(jié)效果。最后通過對(duì)提取雜草圖像結(jié)果的比較，發(fā)現(xiàn)ir有更好的效果。由此得出結(jié)論：在利用計(jì)