基于农业图像处理的杂草分割

作者：王佳玉刘立常琴杨婷婷李亦宁

来源：《电脑知识与技术》2021年第17期

背侧丘脑

摘要：雜草会同农作物争夺土壤养分与生长空间，妨碍田间通风，遮挡阳光照射，从而影响作物产量与质量。针对传统人工除草费时费力，化学除草药剂使用不当造成环境污染，对牲畜以及人的健康产生危害的问题，为正确使用除草药剂剂量，对田间杂草进行定点除草，采用无人机等摄影设备对农田杂草图像进行采集，研究基于MATLAB的农作物图像处理杂草分割判定办法，并以此开发杂草分割系统。该系统通过图像处理技术，利用绿植物与周边环境的不同分离植物与环境，并将所得图像进行进一步的分割与降噪，得到最终的只剩杂草的图像，为除草机器智能化奠定基础。实验表明，通过MATLAB图像处理技术，可以获得清晰的杂草图像，并正确判定其位置。

关键词：杂草分割;灰度化;阈值分割;智能化

51gan

中图分类号：TP391 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）17-0017-04

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Weed Segmentation Based on Agricultural Image Processing

WANG Jia-yu， LIU Li-qun， CHANG Qin， YANG Ting-ting， LI Yi-ning

（College of Information Science and Technology， Gansu Agricultural University， Lanzhou 730070， China）

Abstract： Weeds compete with crops for soil nutrients and growth space， hinder field ventilation and block sunlight， thus affecting crop yield and quality. In view of the traditional artificial weeding laborious， chemical weeding agents use undeserved cause environmental pollution， for livestock， cause harm people's health problems， for proper use of weeding drug dose， to fixed-point weeding weeds in the field， the drones and other photographic equipment for farmland weed image acquisition， crops research based on MATLAB image processing weeds determine segmentation method， and development of weeds segmentation system. Through the image processing technology， the system makes use of the green plants and the surrounding environment to separate the plants and the environment， and further segmentation and noise reduction of the obtained image， to get the final image of only weeds， which lays the f

oundation for the intelligent weeding machine. The experiment shows that through MATLAB image processing technology， we can get clear weed image and determine its position correctly.

创造美 Key words： weed segmentation; gray; threshold segmentation; intelligent

1 背景

中国自古就是一个农业国家，伴随着水稻、小麦等粮食的栽培，田间杂草的生长也成了一大难题，而如何去除杂草也成了种植农作物不可忽视的问题。从如今来看，人们经常采用的除草方式大致可分为三种：一是人工除草;二是机械除草;三是化学除草[1]。然而人工除草需要种植者长时间在田间劳作，不仅耗时费力而且效率不高。化学除草比起人工除草虽然可以节省劳动力，节约大量的时间，提高农作物的生产效率;但它的弊端也是很明显的，有以下几点：有时候会引起药害，对人、牲畜的健康产生影响，甚至会污染环境，破坏生态平衡[2]。近几年，由于农业现代化的不断发展，智能化机械的身影逐渐出现在大众面前，一部分种植者在农作物的种植到成熟的整个过程中，都会用到与其相关的智能化机械产品，通过借助数字图像技术对杂草进行识别和研究[3]，可以使除草药剂定量地喷洒到

田间的同时使得环境污染得到遏制，针对如何快速有效地识别作物与杂草[2]，更好地在减轻种植者的负担的同时防止环境污染，并提高除草效率的问题，我们开发设计了基于农业图像处理的杂草分割系统，该系统利用无人机对田间杂草进行图像采集，然后通过MATLAB图像处理技术对图像进行分割、识别，从而得到了清晰的杂草图像。本课题可以快速且高效地得到杂草图像处理结果，大大提高除草效率，这对农业智能化的发展具有重要意义。

无缝钢管穿孔机 2 系统原理

基于农业数字图像处理的杂草分割系统是以杂草为研究对象，利用MATLAB数字图像处理技术对所采集的农作物杂草图像进行处理，以实现对杂草的分割与识别，为除草机械自动化提供理论支持。其处理步骤可分为图像采集、图像分割、图像识别三大步骤如图1所示。

首先我们利用无人机或摄像机等摄影设备拍摄采集田间农作物与杂草的图像，并由人工进行简单筛查，以此删除拍摄过程中因设备不稳定等原因产生的模糊不清，无法看到农作物与杂草的图像，将筛选过后的图像上传至系统文件相应位置，利用MATLAB图像处理

技术，对所采集的图像进行预处理，使彩图像转变为灰图像，减少图像中所包含的信息内容，其次利用阈值分割法对杂草边缘进行分割，进一步得到清晰的农作物杂草图像，此时图像中的绿植物已与自然环境完全分离，然后利用区域生长法，通过像素点的连接，使农作物于杂草分离，通过形态学滤波法滤除杂质凸显杂草区域，从而得到清晰的杂草图像，以此进行杂草的识别定位，从而为除草自动化提供基础。ka5q1265rf

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