刘光远，周鸣川

自动定点浇灌系统中的秧苗识别

刘光远，周鸣川

（浙江大学 生物系统工程与食品科学学院，浙江 杭州 310058）

在秧苗自动定点浇灌系统的研发中，秧苗识别是一个关键问题。它涉及采用何种有效滤波算法对秧苗的数字图像进行处理，以及提取秧苗特征进行识别的算法问题。本研究对秧苗特征进行了分析，在对秧苗的数字图像进行去噪滤波的基础上讨论了秧苗特征的可识别性，并根据秧苗特征与环境特征的差异，提出了以秧苗的颜色特征作为识别特征进行识别处理的思路，试验证明可以取得较好的效果。

秧苗识别；图像处理；特征识别

秧苗自动定点浇灌系统的浇灌模式与传统的自动化浇灌模式不同。传统的自动化浇灌模式是在指定区域进行浇灌，以保证能对该区域均匀浇水。而定点浇灌模式则是指在特定区域内有选择地浇水，即在有秧苗的位置浇水。很显然，定点浇灌模式可以更有效地节约水资源；此外，采用了图像识别技术的秧苗自动定点浇灌系统则还可大幅提高浇灌的效率与自动化程度。

在秧苗自动定点浇灌系统中，关键问题是对秧苗的快速准确识别。对秧苗的图像信号进行数据采集、处理，就必然会涉及图像噪声处理、目标检测与识别的算法问题。秧苗图像与一般的用常规手段获取的图像一样有高斯、椒盐等噪声，会影响秧苗识别。线性滤波对于滤除高斯噪声很有效，但对椒盐噪声的滤除效果很差。……