計算機視覺技術在雜草識別中的應用.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。雖然使用化學除草劑可以高效地進行除草，但由于化學除草劑所采用的普遍方式為粗放式噴灑，不僅浪費大，而且造成了生態(tài)環(huán)境的破壞，針對這一弊端，提出了變量噴灑。本文主要針對實現(xiàn)變量噴灑的核心技術—雜草識別技術進行了研究，主要研究內容和成果如下： 1、綜述了利用計算機視覺技術進行雜草識別的國內外研究進展，并指出了國內外同類研究所存在的問題；同時對計算機視覺系統(tǒng)進行了比較全面的闡述

2、。 2、建立并完善了適合本研究的計算機視覺系統(tǒng)。該系統(tǒng)由MS3100DuncanCamera(3CCDCamera)、MeteorⅡ/MC圖像采集卡以及計算機組成。 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)三個數(shù)值量的圖象，共計獲得114幅圖片。 4、在利用R、G、IR三數(shù)值量進行背景分割方面進行了新的探索。在R、G、IR三數(shù)值量的基礎上為了尋找到

3、能有效進行背景分割的數(shù)值量或數(shù)值組合，首先以R、G、IR為基礎拓展了16個數(shù)值組合，接著對R、G、IR進行處理得到r、g、ir，并在此基礎上繼續(xù)拓展得到了另外15個數(shù)值組合，這樣共計得到了37個以RGIR為基礎的數(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個圖像的直方圖并進行比對，根據(jù)直方圖形狀特征將呈現(xiàn)雙峰的9個顏色分量進行分組：第一組包括r、r+g

4、、r+ir、r+g+ir以及r-ir這5個數(shù)值量和數(shù)值組合；第二組則由G、IR、ir以及g+ir這4個數(shù)值量和數(shù)值組合。第三步用graythresh函數(shù)自動獲取上述兩組9個數(shù)值量和數(shù)值組合圖像的全局閾值T，利用T實現(xiàn)背景分割，通過背景分割結果發(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)值量進行雜草識別方面進行了深入的研究。借助Matlab7.0.1軟件對數(shù)值量ir和數(shù)值組

5、合r+g、r+g+ir進行進一步的分析，在對ir、r+g、r+g+ir圖像完成為了去除圖像噪聲而進行的中值濾波和二值化背景分割后，為消除特定圖像細節(jié)進行二值形態(tài)學操作，通過分別對三個數(shù)值量和數(shù)值組合的開啟和閉合操作結果的比較，發(fā)現(xiàn)處理后的數(shù)值量ir適合進行閉合操作，而另外兩個數(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節(jié)效果。最后通過對提取雜草圖像結果的比較，發(fā)現(xiàn)ir有更好的效果。由此得出結論：在利用計