作物與雜草識別中圖像分割影響因素的研究.pdf

1、信息技術的發(fā)展對當今社會產(chǎn)生了巨大而深遠的影響。應用機器視覺圖像處理技術實現(xiàn)雜草的識別能提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的科學水平、減少草害、降低勞動強度和成本投入、保護生態(tài)環(huán)境、實現(xiàn)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，因此機器視覺圖像處理技術越來越受到關注。本研究針對機器視覺田間作物與雜草識別的自然環(huán)境適應性差和實時性差的問題，對影響青椒苗、成株青椒以及茄科類作物雜草圖像的背景分割效果的因素進行了基礎研究。本文的主要研究內(nèi)容如下： 1．闡述了植物和土壤的反射光譜特

2、性與形成這一光譜特性的物理與生物機制，對彩色圖像背景分割影響因素(光照強度、太陽高度角、土壤干濕程度和拍攝角度)進行了理論分析。 2．介紹了機器視覺系統(tǒng)的硬件組成，構建本研究試驗所需的機器視覺硬件系統(tǒng)，并根據(jù)試驗環(huán)境和試驗要求設計了圖像采集的實驗方案，在室外自然光照條件下獲取作物與雜草圖像。 3．針對圖像的分割效果受光照強度、太陽高度角、拍攝角度、土壤干濕程度的影響，提出用正交試驗安排與分析這一多因素問題。通過正交試驗，

3、以圖像的背景分割誤差為指標，獲得了四種影響因素的主次關系，并對影響青椒苗、成株青椒、阿拉伯婆婆納圖像的超綠特征閾值分割效果的主要因素進行了分析。 4．在影響因素正交試驗的基礎上，對彩色圖像超綠特征閾值分割算法的分割效果的主要影響因素進行進一步研究。在室外自然光照條件下進行試驗，獲得了作物與雜草圖像的超綠特征閾值分割算法中的閾值和主要影響因素之間的關系，并建立了室外自然光照條件下的光照影響因素對成株青椒圖像在超綠特征閾值法背景分割