试析基于dsp的玉米苗期杂草识别方法的研究

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1、华中农业大学硕士学位论文基于DSP的玉米苗期杂草识别方法的研究姓名：梅汉文申请学位级别：硕士专业：农业机械化工程指导教师：文友先20090601华中农业大学硕十学位论文：基于DSP的苄米苗期杂草识别方法的研究摘要本文在总结国内外杂草特征提取及识别研究成果的基础上，对我国玉米的田间杂草特征提取及识别进行了研究。本研究以DSP为主要处理芯片，搭建了图像处理的软硬件平台，并针对玉米苗期田间杂草的特征，提出了相应的算法，最终识别率达到了95．0％，对后续定点变量自动除草系统的开发打下了一定的技术基础。论文的主要研究内容与结论有

2、：(1)选用1rI公司的TMS320DM642DSP作为主处理芯片、合众达公司的SEED．VPM642作为图像处理的硬件平台，并把软件部分分为系统初始化、图像采集和存储、图像处理、图像显示四个模块，完成了图像处理系统的设计。(2)介绍了利用DSP提取感兴趣区域的方法，并通过对图像的颜色的分析，得出(29．r-b)、(2G—R．B)、色度H三种颜色特征值都可以用来区分绿色植物和背景。在室内光照强度相对比较稳定的条件下，采用(2G．R．B)颜色特征值计算简单，处理速度快。(3)利用(2G．R．B’)对图像进行灰度化，通过实

3、验选择了适应性强、速度快的迭代自适应法求阈值对图像进行阈值分割，可以很好的将绿色植物从背景中分割出来。对于交叠不严重的植物经去噪和数字形态学运算后，可以得到完整的叶片图像。(4)针对叶片弯曲现象改进了求叶片长和宽的算法，在灰度图像和轮廓图像上提取了叶片的形状参数，并分析了无量纲参数，从结果可以得出：宽长比和第·不变矩能将玉米、窄叶杂草、宽叶杂草三大类植物区分开来；圆形度能将宽叶杂草从三大类中区分开来；而三大类的矩形度严重交叠在一起，矩形度不是有效的形状特征。(5)把180个样本分成训练集和测试集，通过正交实验确定了BP

4、神经网络的结构，用训练好的BP神经网络进行验证性实验得出，训练集的识别率为99．2％，测试集的识别率为95．0％。关键词：玉米；杂草；图像处理；DSP；形状特征；神经网络ABSTRACTAttheconclusionofthisarticleathomeandabroadinthefieldmachinevision．basedfeatureextractionandidentificationofweedsbasedontheresultsofresearchonChina’Smajoragriculturalcro

5、psoffieldcom，featureextractionand，identificationofweedswerestudied．Inthisstudy，asthemainprocessingchipDSP，setupthehardwareandsoftwareplatformforimageprocessing，andforcornweedseedlingcharacteristics，thecorrespondingalgorithm，therecognitionrateof95．O％，andautomatic

6、follow-upweedingofagriculturalsystemstolayacertainamountoftechnicalbase．Themainthesisandconclusionsofthestudyareasfollowings：(1)SelectedTI’STMS320DM642DSPasthemainprocessingchip，thecompany’SunionreachedSEED—VPM642asaplatformforimageprocessinghardwareandsoftwarei

7、ntothesysteminitialization，imageacquisitionandstorage，imageprocessing，imagedisplayfourmodulestocompletetheimageprocessingsystemdesign．(2)IntroducedtheuseofDSPmethodsofextractingtheregionofinterest，andthecolorimageanalysis(29-r-b)，(2G-R—B)，thecolorcharacteristics

8、ofthethreecolorvalueHcanbeusedtodistinguishbetweengreenplantsandbackground．IndoorRelativelightintensityintherelativelystablecondition，theuseof(2G—R-B)intermsofcolorfe