精细农业中基于机器视觉的杂草识别技术研究

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该文受黑龙江省自然科学基金(F01-04)和哈尔滨工业大学跨学科交叉性研究基金(HIT2000.83)的资助,主要完成了基于机器视觉的杂草自动识别理论和识别系统的研究.该文针对目前杂草图像滤波中缺少根据杂草图像的特点而设计的图像滤波方法,存在滤波过程中损失大量的图像细节信息,速度慢等问题,提出两种新的滤波方法.在图像理解方面,图像分割是图像处理中的瓶颈问题,直接影响图像理解等高级操作,是模式识别中既困难而又关键的问题.为此该文将遗传优化算法应用到图像分割中,提出一种利用偏态指标作为适应度函数的遗传优化阈值选取方法,解决了传统阈值法中穷尽搜索运算速度慢和分割效果受目标均匀性限制的问题.特征提取是该课题中最难的部分,也是模式识别的核心部分,关键在于如何从众多的特征中选出最佳的特征组合.该文首先用遗传神经网络的方法优化选择了四个颜色特征组合{(R-G)/G,(R+4G+B)/6,H variance,S variance};提取了狄度共生矩阵的均值、方差、能量、熵4个主要纹理特征和最大频数、绝对均匀性、惯性矩和聚类重要性4个次要纹理特征;以及540~570nm、760~790nm、791~920nm和950~1020nm波段内的反射率之和所构成的4个光谱特征.共16个特征分量构造了表征杂草的特征向量,为进一步杂草的自动识别提供了依据.
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