基于机器视觉的玉米雄穗识别算法

发布时间：2017-10-01 01:25

  本文关键词：基于机器视觉的玉米雄穗识别算法

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【摘要】：为了根据田间图像自动判断玉米抽雄期,提出了1种玉米雄穗分割方法。首先将红绿蓝(RGB)图像转换到YCb Cr空间,对Cb、Cr分量图进行增强处理;再利用训练好的Fisher分类器对每个像素的Cb、Cr值进行分类,初步分割出玉米雄穗;然后利用颜色指数超蓝因子(Ex B)对RGB图像进行灰度化处理,利用改进的Kmeans聚类对灰度图像进行聚类;最后结合Fisher分类结果和聚类结果确定玉米雄穗像素。实验结果表明采用该文方法识别玉米雄穗,正常环境下的错分率和查全率分别为0.177%和0.831%,干旱环境下的错分率和查全率分别为0.141%和0.811%,该文方法对玉米生长环境具有很好的鲁棒性。
【作者单位】： 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室;
【关键词】： 机器视觉 玉米 雄穗 识别 抽雄期 错分率 查全率
【基金】：国家自然科学基金(60973095) 江苏省自然科学基金(BK20131107)
【分类号】：S513;TP391.41
【正文快照】： 玉米是我国主要粮食作物之一,种植面积十分广泛。为了提高玉米的产量和质量,需要对其发育速度和进程进行了解,并分析各生长期与气象条件之间的关系,从而鉴定玉米生长的农业气象条件。玉米抽雄期标志着玉米由营养生长转向生殖生长,是决定玉米产量最关键的时期。玉米雄穗是玉米

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本文编号：951554