试析基于机器视觉的作物水分无损检测及评判模型研究

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1、西南大学硕士学位论文基于机器视觉的作物水分无损检测及评判模型研究姓名：宋亚杰申请学位级别：硕士专业：农业机械化工程指导教师：谢守勇20080401中文摘要摘要本文通过机器视觉技术将作物(万寿菊)生长发育健康永分需求表象特征提取出来，实现特征提取的无损化和处理的快速化，建立作物生长发育健康水分需求评判体系模型，为灌溉决策正确性提供可靠的数据支持，实现作物灌溉的精确定量性，降低资源、能源以及劳动力消耗。为了提高系统的准确度，提出了对图像进行处理前要经过图像的预处理，以消除图像中的无关信息，恢复有用的真实的信息，从而增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据．本文中选用的滤波器是巴特

2、沃兹滤波器．Butter∞rth低通滤波器没有’振铃’现象。而且能够提高圈像的细节清晰度，是一种具有最大平埋幅度响应的低通滤波器，在线性相位、衰减斜率和加载特性三个方面具有特性均街的优点。因此在实际使用中，巴特沃斯滤波器已被列为首选，用途十分广泛。在图像特征值提取过程中，分别提取了万寿菊的颜色值和纹理，在颜色值的提取过程中采用的是RGB颜色模型．RGB颜色模型是利用R，G，B三个分量表示一个像素的颜色。R．G，B分别表示红，绿，蓝3种不同的颜色，将颜色特征R，G。B分别提取出来作为判断万寿菊水分状态的特征值．描述纹理图像特性的参数有很多种，本文采用了均值、一致性、熵来描述图像的

3、纹理特征．基于A肝的模糊综合评价是将A肝与模糊综合评判两种方法的特点相结合，通过层次分析法算出各层次事件(因素)的权重，再遥过模糊练合评判得出各基本西素对上层事件、直至顶层事件的影响情况，最终评价出总目标的方案状况．建立作物生长发育健康水分需求评判体系模型．图像处理仿真平台设计利用姒TL^B中的GUI(GraphicuserInterface)实现制作一个供反复使用且操作简单的专用工具。提供图像输入、图像增强、图像分析及输出作物水分状态的功能。关键词：机器视觉图像处理模糊综合评判图像处理平台西南大学硕士学位论文ABSTRACrB越ed∞m∞hi∞visi明technolog弘出

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