检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]第戍国立农业工程师学院 [2]吉林大学南岭校区
出 处:《农业工程学报》2001年第5期153-158,共6页Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering
摘 要:减少化学产品 (化肥、农药等 )的用量 ,是精确农业的主要目标之一。人们力图通过图像分析 ,测量田间一些地块的杂草和作物的比例并确定杂草的位置 ,但是在彩色图像里 ,作物叶子和杂草叶子的交叉给计算机区分它们带来了困难。文中针对两种不同情况 ,提出了两种不同的识别方法。一种方法是针对没有作物叶子和杂草叶子交叉的情况 ,另一种方法是针对有某些交叉的情况提出的。前一种方法计算时间短 ,后一种方法需要大量计算。还提出在图像分割过程中 ,用不同特征法和两步法进行区域合并的模式 ,其不同特征包括 :区域像素各颜色成分的平均值 。s: Precision agriculture necessitates the utilization of less quantity of agricultural chemical. By using analysis image, weeds or the proportions of crop and weed leaves can be located in field, but overlapping of crop and weed leaves makes it difficult to distinguish them in color image. In this paper, two different methods are suggested to distinguish onion and weed leaves in two different cases. One method is for non overlapping of onion and weed leaves, the other is for the case with some overlapping. The former method occupies a little of calculating time, the latter method needs a great deal of calculation. A mode of merging regions with two stages and with different attributes is also suggested. The different attributes include: the average of color components of pixels, the rates of frontiers and the shape factor of region.
关 键 词:彩色图像分割 区域合并 作物 杂草 彩色图像识别 精确农业
分 类 号:S451.2[农业科学—植物保护] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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