雜草是導致農(nóng)作物減產(chǎn)的一個重要因素,準確的識別是雜草治理的前提和基礎,隨著計算機和信息技術的進步,機器視覺和圖像處理相結(jié)合成為了當前雜草檢測和識別的主流方法。本文從圖像的預處理、分割、特征提取和分類4個角度,詳細介紹了當前國內(nèi)外田間雜草識別的研究進展以及各種分割、提取、識別方法的優(yōu)缺點。另外,針對目前田間雜草檢測中存在的光照環(huán)境影響、葉片的遮擋和重疊以及分類器的優(yōu)化等問題進行了分析和討論,最后根據(jù)目前雜草識別的研究趨勢提出了建議與展望。

【文章頁數(shù)】：12 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 基于圖像處理的雜草識別流程與研究進展
    1.1 圖像預處理
    1.2 圖像分割
        1.2.1 基于顏色特征的植物背景分割
        1.2.2 常用的作物與雜草分割方法
    1.3 特征提取
        1.3.1 形狀特征
        1.3.2 紋理特征
        1.3.3 顏色特征
        1.3.4 位置空間特征
    1.4 特征優(yōu)化與分類器模型建立
        1.4.1 特征優(yōu)化
        1.4.2 分類器模型建立
2 圖像處理中的主要難點
    2.1 光照條件
    2.2 雜草重疊
    2.3 分類器結(jié)構優(yōu)化
3 總結(jié)與展望



本文編號：3965505