【摘 要】
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主要研究了麦田杂草的图像识别技术,设计了麦田杂草识别系统。该系统包括使用数码相机进行麦田图像数据的采集,实现对图像的预处理;绿色植物与土壤背景的分割包括图像的灰度
【机 构】
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河北农业大学机电工程学院,惠灵顿维多利亚大学数学与计算机科学学院
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主要研究了麦田杂草的图像识别技术,设计了麦田杂草识别系统。该系统包括使用数码相机进行麦田图像数据的采集,实现对图像的预处理;绿色植物与土壤背景的分割包括图像的灰度化与格式转换和图像的二值化;作物与杂草的分割包括作物中心行的识别和作物行的滤除,最后获取杂草图像。在滤除作物行的过程中确定边界阈值时采用通过先计算手工标定的作物行宽度与计算机自动检测的作物行宽度之间的相对误差,然后选定合适的对应最小误差的作物行边界阈值的方法。该系统全程使用MATLAB语言编程,系统最终目的是根据杂草和作物分布的位置特征滤除作物行,识别出杂草。
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