农业机械学报
農業機械學報
농업궤계학보
TRANSACTIONS OF THE CHINESE SOCIETY OF AGRICULTURAL MACHINERY
2009年
3期
176-179
,共4页
玉米%杂草%分形维数%图像处理%识别
玉米%雜草%分形維數%圖像處理%識彆
옥미%잡초%분형유수%도상처리%식별
提出了利用分形维数来识别玉米和杂草的方法.将田间采集到的原始图像转化到HSI空间,利用H分量的不变特性进行图像变换,以消除光照的影响,有利于图像的分割处理.为了识别出玉米和杂草,比较了3种分形维数的计算公式和计算方法,利用Matlab编写的分形软件得到了玉米和杂草的平均分形维数,试验结果表明:Bouligand-Minkowski方法最佳,其中玉米和杂草的平均分形维数分别为1.204和1.079.利用SVM方法进行识别,正确率可以达到80%.
提齣瞭利用分形維數來識彆玉米和雜草的方法.將田間採集到的原始圖像轉化到HSI空間,利用H分量的不變特性進行圖像變換,以消除光照的影響,有利于圖像的分割處理.為瞭識彆齣玉米和雜草,比較瞭3種分形維數的計算公式和計算方法,利用Matlab編寫的分形軟件得到瞭玉米和雜草的平均分形維數,試驗結果錶明:Bouligand-Minkowski方法最佳,其中玉米和雜草的平均分形維數分彆為1.204和1.079.利用SVM方法進行識彆,正確率可以達到80%.
제출료이용분형유수래식별옥미화잡초적방법.장전간채집도적원시도상전화도HSI공간,이용H분량적불변특성진행도상변환,이소제광조적영향,유리우도상적분할처리.위료식별출옥미화잡초,비교료3충분형유수적계산공식화계산방법,이용Matlab편사적분형연건득도료옥미화잡초적평균분형유수,시험결과표명:Bouligand-Minkowski방법최가,기중옥미화잡초적평균분형유수분별위1.204화1.079.이용SVM방법진행식별,정학솔가이체도80%.
