结合颜色和形态特征的杂草实时识别方法

利用计算机视觉技术将杂草从农作物和土壤中区别开来已成为精细农业领域研究的热点问题。提出了一种颜色和形态特征相结合的杂草实时识别方法。在YcbCr颜色模型中,以色差Cr为特征量、以最大类间方差作为GA的适应度函数对Cr进行自适应阈值分割将植物与背景分离;利用植物的形态特征,结合形态学腐蚀、膨胀方法及差影法将农作物和杂草分离。多幅杂草图像研究结果表明:该算法杂草正确识别率大于83.1%,处理一幅640像素×480像素的图像平均只需38ms,识别速度满足25帧/秒的实时性要求。