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基于MATLAB数字图像处理杂草识别.doc
- 基于数字图像处理的杂草识别班级：信息5 学号：0414139404141395 04141393 0414139 指导教师：蔡利梅 组员分工： 李辉：部分程序，查找资料 李少杰：实验报告，PPT，演讲
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基于matlab数字图像处理杂草识别.doc
- 基于matlab数字图像处理杂草识别
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基于图像处理的杂草识别研究.pdf
- 基于图像处理的杂草识别研究,图像处理与模式识别,数字图像处理车牌识别,图像处理与识别,人脸识别图像预处理,农田杂草识别与防除,图像处理研究方向,朱虹图像处理研究室,图像识别,慧眼图像文字识别软件
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基于图像处理的动态农田杂草识别方法研究.pdf
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基于数字图像处理的玉米苗期田间杂草的识别研究.pdf
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[DOCIN]基于图像处理的杂草识别研究.pdf
- [DOCIN]基于图像处理的杂草识别研究
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基于MATLAB数字图像处理杂草识别(范文范文).doc
- Doc-93TK2G；本文是“论文”中“毕业论文”的论文的论文参考范文或相关资料文档。正文共1,892字，word格式文档。内容摘要：研究目的及意义，杂草识别的研究方法，颜色特征分析法。
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基于数字图像处理玉米苗期田间杂草识别方法的研究.pdf
- 本文以华中农业大学科技实验田的春播玉米及伴生杂草为研究对象，采集玉米及伴生杂草的静态图像，并研究利用数字图像处理技术来识别图像中玉米与杂草的方法，为最终实现除草剂的变量喷洒，从而降低除草剂的用量提供理论与技术上的支持。主要研究内容如下： 1．图像增强部份：由于采集的图像中出现的各种噪声，在进行图像处理前要滤除掉这些噪声。实验并比较了3种滤波算法(低通滤波、均值滤波、中值滤波)后采用了邻域均值法对图像进行了滤波预处理。 2．图像分割部份：①利用图像的颜色特征增加绿色植物与土壤的对比度，把植物从复杂背景环境下分离出来，转换彩色图像为灰度图像。②研究图像的阈值分割算法，实验并选择合适的分割算法，即最大方差分割法，把灰度图像转换为二值图像。③对二值图上出现的斑点状随机噪声，采用形态滤波算法对分割后的二值图像进行滤波处理。 3．图像特征研究部份：研究了图像特征包括几何特征，无量纲参数，区域矩状特征。并对杂草图像进行了特征提取。通过对结果的统计分析，发现玉米的几何特征明显大于其它杂草，而单一的无量纲参数或区域矩状特征无法有效识别杂草。可以考虑把玉米面积作为第一识别特征，然后组合其它形状特征形成一个特征集进行识别。 4．分类器设计：设计了用于杂草形状识别的BP网络，通过试验得出网络结构为4-5-2，学习误差为0.03，学习速率为0.3，动量因子为0.9的神经网络，试验结果表明，其对小藜、铁苋菜、刺儿菜、马唐的识别率分别为：96％，92％，96％，94％。 5．软件开发：开发基于Visual C++的杂草识别软件，可进行图像处理分析，为进一步计算机杂草识别系统的研发提供技术上的支持。
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毕业论文 基于机器视觉的杂草识别图像处理技术研究.pdf
- 江苏大学硕士学位论文摘要．农田杂草是农业生产的大敌，也是困扰农作物生长的基本问题之一。本文以机器视觉为主要技术手段，综合运用图像处理学，模式识别等方面的知识，以棉花作物及杂草为研究对象，重点对自然光照
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向豆丁求助：有没有图像处理杂草识别?
