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《山西农业大学》 2015年
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基于图像处理的玉米与杂草机器视觉分类模型的设计

康恋恋  
【摘要】:田间实际环境下背景复杂和分类器参数选取不当等原因,使目前已开发的基于机器视觉的作物与杂草识别的方法还存在精确度小、效率低等缺点。本文为解决上述问题,提高识别模型的准确度和效率,以田间玉米和杂草为研究对象,研究基于图像处理的玉米和杂草的机器视觉分类模型。本文的主要研究内容如下:(1)针对田间土壤背景复杂,通过分析比较,提出对图像用同态滤波法进行亮度校正,在RGB颜色模型下提取2G-R-B分量图像并用Otsu法进行分割,精确的提取出玉米或杂草图像。(2)直观分析玉米和杂草图片特征,提取了适合识别杂草和玉米的5个形状特征:纵横轴比、矩形度、形状参数、偏心率和不变矩。简要论述了灰度共生矩阵,并基于它提取了5个纹理特征:熵、能量、同质性、对比度、相关性。利用“毯子算法”得到了玉米图像的分形维数范围为1.1532~1.2026,而杂草图像的分形维数范围为1.0337-1.0889。(3)分别对SVM和BP神经网络的基本概况进行了论述,基于得到的特征参数分别构建SVM分类模型和BP神经网络分类模型,其中SVM以高斯函数作为核函数,并利用基于共享函数的小生境遗传算法对参数进行优化,实现了SVM分类模型参数的自动优化选择。分析比较分类结果,得出的数据表明SVM分类器更加高效和精确,平均识别率达到了95.5%。
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