基于颜色特征的棉田中铁苋菜识别技术

摘要：

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%.

关键词：棉花、杂草识别、机器视觉、颜色特征、标准差

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.41;S451.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：镇江市农业科技计划资助项目GJ2008008;江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室开放基金资助项目NZ200708;江苏省博士后科研资助计划0601014B

在线出版日期：2009-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：149-152