基于图像处理的田间杂草识别研究进展与展望

作     者：袁洪波 赵努东 程曼 YUAN Hongbo;ZHAO Nudong;CHENG Man

作者机构：河北农业大学机电工程学院保定071001 

出 版 物：《农业机械学报》 (Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery)

年 卷 期：2020年第51卷第S02期

页      面：323-334页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：河北省重点研发计划项目(19227206D) 河北省引进留学人员资助项目(C201834、C201835) 河北省高等学校科学技术研究项目(QN2018081) 

主　　题：杂草识别 预处理 图像分割 特征提取 图像分类 

摘      要：杂草是导致农作物减产的一个重要因素,准确的识别是杂草治理的前提和基础,随着计算机和信息技术的进步,机器视觉和图像处理相结合成为了当前杂草检测和识别的主流方法。本文从图像的预处理、分割、特征提取和分类4个角度,详细介绍了当前国内外田间杂草识别的研究进展以及各种分割、提取、识别方法的优缺点。另外,针对目前田间杂草检测中存在的光照环境影响、叶片的遮挡和重叠以及分类器的优化等问题进行了分析和讨论,最后根据目前杂草识别的研究趋势提出了建议与展望。