基于农业图像检测技术的玉米植株图像采集与预处理

　　图像是人类理解世界的基础，也是获取和传播信息的重要手段。像处理技术的发展对改善农业计算机化有很大的作用。业图像检测技术的逐步成熟被广泛用于检测农作物生长，鉴定种子质量和检查农产品的质量水平。“农业图像检测技术与实践研究”首次介绍了数字图像处理，计算机视觉和分形理论。此基础上，农业图像是研究的主要对象，重点是解释对桂花，大豆，甘薯和其他农作物图像的使用。集和处理信息的方法。
　　时，改善了传统图像处理算法的缺陷，进一步扩大了实用范围。花植物的高度和密度对桂花生长过程中的营养需求有很大影响。

　　测桂花植物的高度也与桂花的产量有关。
　　有合理的高度和密度才能获得更高的产量。“农业图像检测技术与实践的实验研究”部分中，介绍并详细解释了桂花植物的采集，图像预处理和机器检测实验。像的计算机处理可以减少测量工作。作强度和减少的测量时间。此，农业图像检测技术的应用对于密集，合理的播种和提高作物产量是有用的。确农业是通过将智力引入农业生产而形成的一种新的农业形式。
　　算机视觉技术已广泛用于农作物生产，农业资源信息共享，灰度和农产品及次要产品的质量检查。前，中国的桂花种植面积约为2000万平方米，居世界第二。面积种植桂花使人们很难理解桂花的密度。
　　这种情况下，计算机视觉技术的引入将大大有助于控制桂花的生长。据fragrans的生长进行灌溉和施肥将大大提高工作效率。《农业图像检测技术与实践研究》对图像处理的基础进行了全面分析，其中图像分割技术和图像提取技术在检测中有许多应用。

　　业图像。当前的农业图像检测技术中，Casady等人使用计算机视觉技术使获取的图像的对比度差异适应桂花及其土质背景以进行灰度分割。得桂花的生长。理收集的图像后，可以获得用于植物生产的参考数据。外，桂花树价格采用数学形态学方法消除阴影和噪声，并通过二值图像提取出桂花的生长高度。花的计算机视觉高度测量系统由照相机，图像处理设备和计算机组成。作时，首先在野外安装检测设备，白天通过相机拍摄桂花的照片，晚上使用红外设备获取图像，然后进行传输。

　　像送到图像处理器进行计算机分析和计算，以获取植物的高度。量。获取桂花的植物图像时，还使用了对植物表型的检测。型植物检测方法是表型植物研究的重要方向。过表型植物检测，它可以为植物功能基因分析和环境影响研究提供全面的基线数据，从而实现对植物状况的实时监控和数据。

　　
　　花。合。过实时图像处理监控桂花的生长。方法通过模糊分组处理获得了桂花的阈值和背景灵敏度，通过X射线找到在收获图像上积累最多的绿色像素，并计算出其密度。花根据这些沿线排列的像素进行植株。“农业图像传感技术与实践研究”彻底分析了计算机视觉理论。间几何和三维重建技术在栽培植物分析中具有重要的应用。Nakarmi和其他研究人员使用3D计算机视觉技术对桂花植物的密度进行了空间测量。于透视关系，获得了桂花植物的间距。测量方法精度很高，平均测量误差可控制在2.45 cm以内，符合桂花种植计划的要求。为农业图像检测的专业工作，对农业图像检测技术和实践的研究可以被许多科学研究人员，农业工程师和技术人员使用，也可以被使用。为专门研究计算机科学和农学的学生的参考。
　　业图像检测技术的进步在农业信息的发展中起着重要的作用。用计算机视觉技术检测桂花植物的生长是智能农业的一种特殊表现。着现代科学技术的飞速发展，它将被用于农业生产。
　　算机将取代更多的工作机会，农业生产效率将达到更高的水平。
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