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| 1 | 基于计算机视觉技术的玉米植株高度检测的研究显示文摘玉米植株高度的检测对于玉米生长期间的营养调控有着非常重要的意义,玉米植株高度也是玉米种植密度的重要参数,更是玉米产量的影响因素之一。大范围地种植玉米,在玉米植株长势的整体控制上就会存在空白区,而引用计算机视觉技术可以全面、快速地检测玉米植株高度,提高检测数据的正确率,减轻测量工作需要的劳动强度和缩短测量时间。为此,基于计算机视觉技术来检测玉米植株高度,利用事先安装在田间的带有红外照明的摄像头采集白天和夜晚的玉米植株图像,通过图像分割、边缘轮廓计算、图像增强等方法处理图像后,测得玉米植株白天和夜晚两个时间段的高度,分析出植株的生长情况,控制其长势。研究结果表明:相较于人眼粗略的判断或是人工采用直尺测量,利用计算机视觉技术来测量玉米植株高度,可以大范围测量,且测量的速度快、测量结果误差小,最大程度地降低了人工的投入。 | 阙玲丽 | 2017 | 农机化研究2017，39，12： | 11 |
| 2 | MATLAB图像处理技术在农业病虫害识别中的应用分析显示文摘目前,图像处理技术的应用与研究都有了很大进展,其应用也已经渗透到农业生产的各个领域。在农业生产中,病虫害一直是困扰农作物生长的基本问题。因此研究农作物病虫草害的自动检测与识别,开发智能化控制系统,准确地获取植物受害的病因、病种及受害程度是保证农业生产可持续发展的重要环节。借助MATLAB工具针对农业病虫害的图像进行识别和处理,研究基于图像处理技术的农业病虫害识别算法。通过图像处理技术实现昆虫种类自动识别,弥补了传统的给予文字描述的昆虫识别及昆虫学家人工识别方法的不足,能够给用户提供更为实时、准确的昆虫识别结果。 | 梁晓彤 徐践 | 2017 | 南方农业2017，11，21： | 8 |
| 3 | 基于图像分割技术的小麦识别显示文摘图像处理作为计算机视觉技术必不可少的部分,成为众多学者口中的热点及难点。图像分割是把图像分成若干个特定、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程,目的是实现通过医学领域的阈值分割方法以有效分割作物与背景。此次实验以田间小麦图像作为研究对象,通过多图像进行预处理以及利用图像分割技术中的阈值分割算法,从复杂的背景中提取出小麦。结果表明,阈值分割算法不仅可以提取出作物信息而且还有助于去除噪声的影响。此次实验为基于图像识别及计算机视觉技术的农田绿色作物识别技术研究提供了参考。 | 赵明霞 吕致 郝雅洁 史维杰 胡欣宇 李富忠 | 2019 | 物联网技术2019，9，8： | 4 |
| 4 | 基于机器视觉技术的西瓜瓜瓤的识别方法显示文摘为了实现西瓜瓜瓤和瓜皮的自动识别,提出了利用计算机视觉技术代替人眼对瓜皮和瓜瓤进行自动识别。采用Matlab软件平台构建算法。首先对西瓜沿中心线切开,用CCD摄像机对西瓜剖面图像进行采集,通过红绿色差法对剖面图像进行阀值分割,实现瓜瓤从瓜皮中分离,利用类椭圆确定瓜瓤的圆心、长轴和短轴。实验证明,该算法和程序能够识别瓜皮和瓜瓤,以及对瓜瓤的相关计算。 | 吴明清 王丽 | 2014 | 塔里木大学学报2014，26，3： | 0 |
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