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杂草对农作物的侵害一直是人们关注的问题，目前除草的主要方法是利用除草剂，它不仅去除农作物中杂草，同时还提高了作物产量。但是由于除草剂过度使用，一方面增加了生产投入成本，另一方面也造成了环境的污染。为适应精细农业的要求和需要，本文对杂草识别进行初步研究。 本研究利用图像处理技术对复杂土壤背景环境下杂草进行识别处理，本系统主要包括三部分。首先是利用图像的颜色特征增加绿色植物与土壤的对比度，把植物从复杂背景环境下分离出来，转换真彩色图像为灰度图像。其次是对图像的阈值分割算法进行研究，选择合适的分割算法，即可变阈值分割法，它能比较稳定、不失真的把灰度图像转换为二值图像。第三部分则是在前两步的基础上建立了一个杂草自动识别系统，该系统能识别出图像中的杂草，并根据杂草的位置定点模拟喷洒。本系统主要利用图像处理中的形态学算法来实现，对植物和杂草在形状上有明显区别情况能得到较好的识别效果。整个系统是基于Windows2000操作系统平台下应用VC++6.0开发的，VC++语言在算法的处理速度上较其它语言快，适合实时处理的需要。 本文在研究过程中对多种算法进行比较，并采用邻域滤波法和快速中值滤波法对原始图像和灰度图像滤波，去除各种噪声对图像的影响。同时还对与图像方向和大小无关的一些形状特征参量进行研究，为进一步对杂草的识别研究做准备，进而完善杂草识别系统。 图像的颜色特征与形状特征的结合使用，在杂草的识别处理研究中起着重要的作用，并且这种方法的可行性在本研究中得到了验证。 杂草识别系统的研究对合理使用除草剂，增加农业的自动化水平，保护环境具有一定的现实意义。