基于颜色特征与多层同质性分割算法的麦田杂草识别

针对杂草与小麦叶子交叠的情况,提出了一种利用改进的多层同质性分割算法,并综合颜色与形态特征的杂草识别方法。在颜色空间YIQ,选取I作为特征量并用改进的最大类间方差法分离植物与背景;在颜色空间HSI,选取I的同质性量和S作为特征量进行多层同质性分割分离小麦与杂草;最后结合形态学特征开闭运算滤波及二值逻辑与运算获得杂草图像;通过模拟化学除草系统,从理论上评价整个系统的除草效率。试验结果表明,杂草正确识别率达92.6%,单幅图像除草剂的减少率在35%~50%,小麦田的除草剂减少率超过78.7%。     

基于支持向量机分类的图像识别研究

提出了利用支持向量机（SVM）分类的方法对采集图像进行识别。采用计算机图像处理技术针对棉花苗期杂草图像进行分割,提取棉花与杂草的形状特征参数;选取最有效的特征数据组合输入SVM进行分类学习训练,实现杂草的有效识别。结果表明,使用该方法获得的图像识别效率较高,在同等条件下,速度优于人工神经网络。