基于图像处理的田间杂草识别研究进展与展望

发布时间：2024-04-27 17:55

　　杂草是导致农作物减产的一个重要因素,准确的识别是杂草治理的前提和基础,随着计算机和信息技术的进步,机器视觉和图像处理相结合成为了当前杂草检测和识别的主流方法。本文从图像的预处理、分割、特征提取和分类4个角度,详细介绍了当前国内外田间杂草识别的研究进展以及各种分割、提取、识别方法的优缺点。另外,针对目前田间杂草检测中存在的光照环境影响、叶片的遮挡和重叠以及分类器的优化等问题进行了分析和讨论,最后根据目前杂草识别的研究趋势提出了建议与展望。

【文章页数】：12 页

【文章目录】：
0 引言
1 基于图像处理的杂草识别流程与研究进展
    1.1 图像预处理
    1.2 图像分割
        1.2.1 基于颜色特征的植物背景分割
        1.2.2 常用的作物与杂草分割方法
    1.3 特征提取
        1.3.1 形状特征
        1.3.2 纹理特征
        1.3.3 颜色特征
        1.3.4 位置空间特征
    1.4 特征优化与分类器模型建立
        1.4.1 特征优化
        1.4.2 分类器模型建立
2 图像处理中的主要难点
    2.1 光照条件
    2.2 杂草重叠
    2.3 分类器结构优化
3 总结与展望



本文编号：3965505