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水稻冠层信息在自动化管理上具有重要指导意义,但田间多变光照强度环境显著降低了水稻冠层图像分割和信息提取的精度。为降低光照强度的干扰,本文基于RGB、CIEL~*a~*b~*、HSV色彩空间和多色彩空间(包括RGB、CIEL~*a~*b~*和HSV色彩空间)构建水稻冠层图像的色彩特征组合,然后通过支持向量机(SVM)的线性核函数对水稻冠层图像进行分类识别,其分割方法分别定义为rgb-SVM、lab-SVM、hsv-SVM和Multi-SVM。同时,利用此方法对不同光照强度下的水稻冠层图像进行分割,并与