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田间杂草识别算法研究及在DSP上的实现

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毕业论文范文题目：田间杂草识别算法研究及在DSP上的实现，论文范文关键词：田间杂草识别算法研究及在DSP上的实现
田间杂草识别算法研究及在DSP上的实现毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：农田中的杂草对环境的适应性往往要强于作物,它会同作物激烈地竞争水分、养分以及生长空间,严重地干扰作物的正常生长,最终导致农作物产量的降低和品质的下降[1]。据联合国粮农组织(FAO)报道,在全世界约8000多种农田杂草,危害粮食作物的杂草大约有250多种,每年因杂草的危害而导致的粮食损失高达950亿美元。因此,如何有效地除去杂草已成为众多专家和学者关注与研究的一个重要课题。在众多的除草方法中,精准施药技术以其低成本、低污染、易操作的优良特性,得到了广泛的研究与应用,而精准施药技术的关键是实现对田间杂草的覆盖率、生长状况及生长位置的估计与判断。随着嵌入式技术的发展,微处理器的性能得到很大的提升,高性能的DSP(DigitalSignalProcessor（文章此处忽略..）)的内核时钟可以达到1000MHz甚至更高,独特的内核机制可以实现多条指令的并行执行,极大地提高了数据处理的能力。本文正是基于这一研究背景,以实现精准施药为目的,对条播作物的田间杂草识别技术进行了研究,并在DSP上实现了相关的识别算法。在本文中,针对利用颜色特征和位置特征对田间杂草识别的技术进行了研究。为了实现植物与背景的分割,通过将彩色图像转化为灰度图像,实现对植物的增强。在RGB颜色空间中,比较了2G-R-B、(G-R)/(G+R)和3G-2.4R-B三种已有的色彩分量组合以及改进的2G-R-B和3G-2.4R-B色彩分量组合的灰度化效果。改进后的3G-2.4R-B组合的正确分割率最高,分割的准确性也是最稳定的,但其耗费的时间也是最多的;2G-R-B组合的正确分（本文此处忽略..）割率和稳定性界于五种方法的中间,但是其耗费的时间是最少的。根据灰度图像的直方图的特性,用阈值法将灰度图像转化为二值图像,实现植物与背景分割。通过对35幅测试图像的分析,发现迭代法和最大类间方差法确定的分割阈值几乎没有差别,但在处理的时间方面,迭代法比最大类间方差法减少了84.34%;对迭代法设置合理的迭代初值,可以有效地减少迭代的次数。利用条播作物的位置特征,通过滤除作物行实现作物与杂草的分离。条播作物按行分布,行间距一定,作物行上的非零像素点数要高于非作物行上的非零像素点数,通过对二值图像沿作物行方向投影,根据投影的峰值确定作物行的中心位置;对作物与杂草的分离算法进行了研究,分别用固定宽度法、投影法、窗口法、标记法和改进的标记法滤除作物（文章此处忽略..）行,并对每种方法的性能进行了分析,其中改进的标记法在有效滤除作物行的前提下,能保留更多的行间信息,为对杂草覆盖率的估计提供更精确的信息。为了增强算法的适应性,本文提出了根据杂草的侵害程度选择分离算法的自适应作物行滤除方法。通过统计得到的杂草图像中的像素点,可以估计出田间杂草的覆盖率,对施药装置的作业进行指导,杂草位置的确定可以用质心法实现。为了方便对DSP进行算法开发,搭建了MATLAB与CCS(CodeComposerStudio)的联合调试平台,利用CCSLink提供的接口函数,实现MATLAB对DSP运行的控制与监测,通过RTDX(RealTimeandDataExchange)技术对数据进行实时传递。在DSP上用C语言、内联（略..）函数及汇编语言相结合的方法实现了田间杂草的识别算法,利用CCS编译器提供的优化功能,结合C64x+内核的指令特点及软件流水的架构,通过将循环展开、数据打包等方法对算法进行了优化。在对灰度直方图像的直方图统计算法、彩色图像的灰度化算法、中值滤波算法、标记算法等算法进行优化后,代码的性能得到了很大的提升,优化后代码的效率最高可以提高73.69%。测试数据表明,在DSP上完成对一幅320*240的杂草图像中杂草的识别与定位所需要的平均时间为14.935731ms~18.865319ms,每秒钟最少可识别50幅图像,满足实时性的需要。

以上为本篇毕业论文范文田间杂草识别算法研究及在DSP上的实现的介绍部分。

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