基于颜色特征的棉田中铁苋菜识别技   总被引：3，自引：2，他引：1  

陈树人  沈宝国  毛罕平  尹建军  杨运克  肖伟中 《农业机械学报》2009,40(5):149-152

基于不同的颜色特征,利用机器视觉技术自动识别棉田中铁苋菜.分别对棉花和杂草铁苋菜的色差法(R-G,R-B,G-B)、超绿法(2G-R-B)、色度法(H)等5种特征图像进行对比,确定色度法利用最大方差进行二值化的效果最佳.创建与二值图像相对应的0、1双精度型矩阵,并分别与R、G、B三基色分量图相乘,获取前景是R、G、B三基色分量图,背景是黑色的灰度图像.分析棉花、铁苋菜前景R、G、B的标准差,确定R的标准差与B的标准差差值小于5作为判断铁苋菜的阈值.识别结果表明,棉花的判断准确率为71.4%,铁苋菜的判断准确率为92.9%,总体准确率为82.1%.  相似文献   

基于特征优化和LS-SVM的棉田杂草识别   总被引：5，自引：5，他引：0  

李先锋  朱伟兴  纪滨  刘波 《农业机械学报》2010,41(11)

为了提高杂草识别的精度和效率,提出了一种基于特征优化和最小二乘支持向量机(LS-SVM)技术的棉田杂草识别方法.在对原始图像灰度化、滤波去噪和阈值分割等处理的基础上,提取植物叶片的6个几何特征和7个Hu不变矩,用粒子群优化(PSO)算法对形状特征进行优化选择,缩减LS-SVM训练样本数据,然后用训练好的分类器进行杂草识别.实验结果表明,该方法在有效缩减形状特征的同时,能够保持高于原始特征集的识别率,平均正确识别率达到95.8%.  相似文献   

基于机器视觉的苗期杂草实时分割算法   总被引：26，自引：9，他引：17  

毛文华  王一鸣  张小超  王月青 《农业机械学报》2005,36(1):83-86

对利用植物的位置来识别作物苗期田间杂草的方法进行了研究。根据苗期田间植物的位置特征 ,建立了基于机器视觉的分割苗期田间杂草的算法 DBW。通过比较分析各种算法的分割效果图和所耗费的时间 ,运用超绿色法灰度化原始图像 ,然后应用最大方差自动取阈法二值化图像 ,最后运用种子填充算法分割作物和杂草。研究表明 ,算法 DBW在实时性方面表现出一定的优越性 ,处理一幅 5 4 4× 117像素的图像只需大约 6 0 ms  相似文献   

基于颜色特征的水稻秧苗图像分割     

迟德霞  张伟  王洋 《中国农机化》2013,34(3)

本文针对水稻稻田图像中秧苗和背景分割问题,采用基于最大类间方差法(OTSU法)的分割方法,成功地把水稻秧苗像素和背景像素分割开.首先用CCD相机获取水稻插秧机插秧作业后的水稻稻田图像,选择超绿颜色因子将水稻秧苗RGB彩色图像转化为灰度图像,使用OTSU法计算阈值,成功地将灰度图像转变为二值图像.又采用该方法分割了20幅水稻秧苗图像,结果表明,超绿颜色因子可以对水稻秧苗图像有效分割.  相似文献   

基于图像处理和蚁群优化的形状特征选择与杂草识别     

李先锋  朱伟兴  纪滨  刘波  马长华 《农业工程》2010,(10):178-182

利用叶片形状特征区分杂草和作物是杂草识别的一个重要方法。为了提高杂草识别的精度和效率,通过形态学运算和基于距离变换的阈值分割方法分离交叠叶片,从单个叶片中提取包括几何特征和矩特征的17个形状特征,用蚁群优化（ACO）算法和支持向量机（SVM）分类器进行特征选择和分类识别,选取有利于分类的较优特征并实现特征的优化组合。棉田杂草试验结果表明,该方法能实现分类特征的有效缩减,经优化组合得到的最优特征子集用于杂草识别的准确率达95%以上,识别率高,稳定性好,对识别杂草时如何兼顾准确率和实时性具有参考意义。  相似文献   

麦田杂草的图像识别技术的研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

李欣  张晋国  张孟杰  赵丽 《农机化研究》2007,(5):64-68

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.  相似文献   

基于特征优化和LS-SVM的棉田杂草识别     

李先锋  朱伟兴  纪滨  刘波 《农业机械学报》2010,41(11):168-172

为了提高杂草识别的精度和效率,提出了一种基于特征优化和最小二乘支持向量机（LS-SVM）技术的棉田杂草识别方法。在对原始图像灰度化、滤波去噪和阈值分割等处理的基础上,提取植物叶片的6个几何特征和7个Hu不变矩,用粒子群优化（PSO）算法对形状特征进行优化选择,缩减LS-SVM训练样本数据,然后用训练好的分类器进行杂草识别。实验结果表明,该方法在有效缩减形状特征的同时,能够保持高于原始特征集的识别率,平均正确识别率达到  相似文献   

基于YUV颜色模型的番茄收获机器人图像分割方法   总被引：2，自引：0，他引：2  

林伟明  胡云堂 《农业机械学报》2012,43(12):176-180

在研究番茄收获机器人对目标图像分割识别时,经常由于采集的图像受光照影响以及分割识别算法的计算复杂性而影响到识别的准确性和实时性.通过比较RGB、HSI、YUV等颜色模型的特点,从理论上分析了YUV颜色模型应用于收获机器人视觉系统的可行性,提出了一种基于YUV颜色模型的成熟番茄分割方法.同时综合实验及经验确定了成熟的红色番茄在RGB、HSI、YUV颜色模型中阈值范围,采用直接确定色差阈值的双阈值分割算法识别成熟番茄,并对3种颜色模型在不同的光照条件下的分割识别效果进行实验对比.实验结果证实,将基于YUV颜色模型成熟番茄分割方法应用于番茄收获机器人视觉识别系统,能很好地解决其鲁棒性和实时性问题.  相似文献   

基于概率神经网络的玉米苗期杂草识别方法的研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

侯晨伟  陈丽 《农机化研究》2010,32(11)

提出了一种基于计算机视觉技术和概率神经网络技术的玉米幼苗和杂草识别方法.首先利用类间方差最大自动阈值法对杂草图像的修正的超绿特征进行二值化处理;然后提取目标对象的形状特征参数作为输入向量,由概率神经网络(PNN)分类器识别出玉米幼苗.试验结果表明,该方法的有效性,对不同田间环境的玉米幼苗与杂草的准确识别率分别为92.5%和95%,效果优于使用BP网络.  相似文献   

基于机器视觉的自然环境中成熟荔枝识别   总被引：13，自引：0，他引：13  

熊俊涛  邹湘军  陈丽娟  郭艾侠 《农业机械学报》2011,42(9):162-166

研究了自然场景下成熟荔枝的识别技术.通过分析荔枝彩色图像的颜色和灰度特征,选取YCbCr颜色模型进行处理,对其Cr分量图进行阈值分割去除复杂背景,并采用形态学和连通区域标注法消除分割后的随机噪声;然后结合一维随机信号直方图分析法与模糊C均值聚类法( FCM)对处理后的荔枝图像进行聚类和分割,实现荔枝果实和果梗的识别.不同光照条件下的识别实验结果表明,算法均能有效分割出果实和果梗,综合识别率达到95.5％.  相似文献