一、颜色特征 1 颜色空间 1.1 RGB 颜色空间 是一种根据人眼对不同波长的红、绿、蓝光做出锥状体细胞的敏感度描述的基础彩色模式,R、 G、B 分别为图像红、绿、蓝的亮度值,大小限定在 0～1 或者在 0～255。 1.2 HIS 颜色空间 是指颜色的色调、亮度和饱和度,H表示色调,描述颜色的属性,如黄、红、绿,用角度 0～360度来表示;S 是饱和度,即纯色程度的量度,反映彩色的浓淡,如深红、浅红,大小限定在 0～1;I 是亮度,反映可见光对人眼刺激的程度,它表征彩色各波长的总能量,大小限定在 0～1。 1.3 HSV 颜色模型 HSV 颜色模型依据人类对于色泽、明暗和色调的直观感觉来定义颜色, 其中H (Hue)代表色度, S (Saturat i on)代表色饱和度,V (V alue)代表亮度, 该颜色系统比RGB 系统更接近于人们的经验和对彩色的感知, 因而被广泛应用于计算机视觉领域。 已知RGB 颜色模型, 令M A X = max {R , G, B },M IN =m in{R , G,B }, 分别为RGB 颜色模型中R、 G、 B 三分量的最大和最小值, RGB 颜色模型到HSV 颜色模型的转换公式为: S =(M A X - M IN)/M A X H = 60*(G- B)/(M A X - M IN) R = M A X 120+ 60*(B – R)/(M A X - M IN) G= M A X 240+ 60*(R – G)/(M A X - M IN) B = M A X V = M A X 2 颜色特征提取算法 2.1 一般直方图法 颜色直方图是最基本的颜色特征表示方法,它反映的是图像中颜色的组成分布,即出现了哪些颜色以及各种颜色出现的概率。其函数表达式如下: H(k)= n k/N (k=0,1,…,L-1) (1) 其中,k 代表图像的特征取值,L 是特征可取值的个数,n k是图像中具有特征值为 k 的象素的个数,N 是图像象素的总数。由上式可见,颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图像中所占的比例,无法描述图像中的对象或物体,但是由于直方图相对于图像以观察轴为轴心的旋转以及幅度不大的平移和缩放等几何变换是不敏感的,而且对于图像质量的变化也不甚敏感,所以它特别适合描述那些难以进行自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。 由于计算机本身固有的量化缺陷,这种直方图法忽略了颜色的相似性,人们对这种算法进行改进,产生了全局累加直方图法和局部累加直方图法。 2.2 全局累加直方图法 全局累加直方图是以颜色值作为横坐标,纵坐标为颜色累加出现的频数,因此图像的累加直方空间 H 定义为:
关于图像特征提取 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 特征的定义 至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 有时，假如特征提取需要许多的计算时间，而可以使用的时间有限制，一个高层次算法可以用来控制特征提取阶层，这样仅图像的部分被用来寻找特征。 由于许多计算机图像算法使用特征提取作为其初级计算步骤，因此有大量特征提取算法被发展，其提取的特征各种各样，它们的计算复杂性和可重复性也非常不同。 边缘 边缘是组成两个图像区域之间边界（或边缘）的像素。一般一个边缘的形状可以是任意的，还可能包括交叉点。在实践中边缘一般被定义为图像中拥有大的梯度的点组成的子集。一些常用的算法还会把梯度高的点联系起来来构成一个更完善的边缘的描写。这些算法也可能对边缘提出一些限制。 局部地看边缘是一维结构。 角 角是图像中点似的特征，在局部它有两维结构。早期的算法首先进行边缘检测，然后分析边缘的走向来寻找边缘突然转向（角）。后来发展的算法不再需要边缘检测这个步骤，而是可以直接在图像梯度中寻找高度曲率。后来发现这样有时可以在图像中本来没有角的地方发现具有同角一样的特征的区域。 区域 与角不同的是区域描写一个图像中的一个区域性的结构，但是区域也可能仅由一个像素组成，因此许多区域检测也可以用来监测角。一个区域监测器检测图像中一个对于角监测器来说太平滑的区域。区域检测可以被想象为把一张图像缩小，然后在缩小的图像上进行角检测。 脊 长条形的物体被称为脊。在实践中脊可以被看作是代表对称轴的一维曲线，此外局部针对于每个脊像素有一个脊宽度。从灰梯度图像中提取脊要比提取边缘、角和区域困难。在空中摄影中往往使用脊检测来分辨道路，在医学图像中它被用来分辨血管。 特征抽取 特征被检测后它可以从图像中被抽取出来。这个过程可能需要许多图像处理的计算机。其结果被称为特征描述或者特征向量。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征，描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特
学习心得体会 ------农田杂草防除技术杂草是指生长在有害于人类生存和活动场地的植物，一般是非栽培的野生植物或对人类无碍用的植物。广义的杂草定义则是指生长在对人类活动不利或有害于生产场地的一切植物。主要为草本植物，也包括部分小灌木、蕨类及藻类。全球经定名的植物有三十余万种，认定为杂草的植物约八千余种;在我国书刊中可查出的植物名称有36000多种，认定为杂草的植物有119科1200多种。除可按植物学方法分类外还可按其对水分的适应性分为水生、沼生、湿生和旱生，按化学防除的需要分为禾草、莎草和阔叶草，此外还可根据杂草的营养类型、生长习性和繁殖方式等进行分类。其生物学特性表现为： 传播方式多，繁殖与再生力强，生活周期一般都比作物短，成熟的种子随熟随落，抗逆性强，光合作用效益高等。农田杂草的主要为害为： 与作物争夺养料、水分、阳光和空间，妨碍田间通风透光，增加局部气候温度，有些则是病虫中间寄主，促进病虫害发生；寄生性杂草直接从作物体内吸收养分，从而降低作物的产量和品质。此外，有的杂草的种子或花粉含有毒素，能使人畜中毒。由此可见，掌握农田杂草防除技术极其重要。接下来，我就将本次学习的杂草防除的 各种技术整理成心得与大家分享如下： 一、植物检疫： 即对国际和国内各地区间所调运的作物种子和苗木等进行检查和处理，防止新的外来杂草远距离传播。这是一种预防性措施，对近距离的交互携带传播无效，须辅以作物种子净选去杂、农具和沟渠清理以及施用腐熟粪肥等措施，以减少田间杂草发生的基数。 二、人工除草： 包括手工拔草和使用简单农具除草。 耗力多、工效低，不能大面积及时防除。现都是在采用其他措施除草后，作为去除局部残存杂草的辅助手段。
图像常见特征提取方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。 （4）颜色聚合向量 其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。（5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。作为一种统计特征，纹理特征常具有旋转不变性，并且对于噪声有较强的抵抗能力。但是，纹理特征也有其缺点，一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差。另外，由于有可能受到光照、反射情况的影响，从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实
龙江省专业技术人员继续教育知识更新培训农艺专业知识更新培训系列讲座 （初 级） (3) 1 —町_M B 农田杂草防除技术 授课教师：何付丽 1 东北农业大学
绪论 一．杂草的来源与概念 1、杂草的来源 生产实践中，常将植物分为野生植物、栽培植物和杂草三大类。杂草来源于野生植物和栽培植物。从杂草同生态环境条件的关系，尤其在人为因素影响下，人们已经认识到，农田杂草既不是栽培植物，也不是野生植物；杂草既有栽培作物的某些习性，又保持着野生植物的本性。例如稗草，结籽很多，随熟随落等方面，还保持有野生植物的特性，但稗草长期与栽培水稻同生，或多或少地带有栽培的习性，在生态类型中已反映有早、中、晚稗等类型。杂草与野生植物的区别在于二者的生境条件不同，杂草长期生长在栽培环境条件下；与栽培植物的区别在于二者的抗逆能力不同。 2、杂草的概念 杂草是伴人植物：杂草是伴随着人类的产生而产生的，没有人类的生产和生活活动，就不存在杂草。由此，人们提出的杂草的定义都是以植物与人类的活动与愿望之间的相互关系为根据的。如：长错地方的植物； 不想要的植物； 除种植目的以外的非目的植物； 无应用与观赏价值的植物； 干扰人类对土地利用的植物等等。 在对杂草生物学特性认识和了解的基础上，许多学者提出了一些注重杂草本身特性的概念：杂草既不是栽培植物，也不是野生植物一类特殊植物，它既有野生植物的特性，又有栽培植物的某 些习性； 杂草是能以种群侵入栽培的、人类频繁干扰或人类占据的环境，可能抑制和取代栽培的或生态的或 审美的目的的原植物种群的植物；来源于自然环境，对自然环境适应、不断进化，从而干扰作物与 人类的生产活动的植物； 并非人类为了自己的目的而栽培的，但在漫长的环境中适应了在耕地上生存，并给耕地带来危害的 植物； 适应了人工环境，干扰人类活动的植物等等。 上述概念强调了杂草对人工环境( man-made habitat )的适应性和危害性。进而，有人总结出杂草具有3性：适应性( adaptation )、持续性( persistence )和危害性 ( harmfulness )。 由此我们总结出杂草的概念如下， 狭义：长期生长在栽培环境条件下的任何植物，又叫农田杂草。 广义：生长在不需要它的地方的任何植物。 二．杂草科学的产生及其发展杂草学是研究杂草发生、分布、鉴别与分类、群落组成与演替、生理与生态以及防治原理与方法的学科。 杂草学是伴随着种植业的产生而产生，同时也伴随着种植业的发展而发展。（略）
第1章图像视觉特征的提取和表示 1.1引言 图像视觉特征的提取和表示是将图像的视觉信息转化成计算机能够识别和处理的定量形式的过程，是基于视觉内容的图像分类与检索的关键技术，因此，图像视觉特征的提取和表示一直是图像内容分析领域中一个非常活跃的课题。 图像底层视觉特征一定程度上能够反映图像的内容，可以描述图像所表达的意义，因此，研究图像底层视觉特征是实现图像分类与检索的第一步。一般来说，随着具体应用的不同，选用的底层特征也应有所不同，在特定的具体应用中，不同底层视觉特征的选取及不同的描述方式，对图像分类与检索的性能有很大的影响。通常认为，一种良好的图像视觉特征的提取和表示应满足以下几个要求： (1)提取简单，时间和空间复杂度低。 (2)区分能力强，对图像视觉内容相似的图像其特征描述之间也应相近，反之，对于视觉内容不相似的图像其特征描述之间应有一定的差别。 (3)与人的视觉感知相近，对人的视觉感觉相近的图像其特征描述之间也相近，对人的视觉感知有差别的图像其特征描述之间也有一定的差别。 (4)抗干扰能力强，鲁棒性好，对图像大小，方向不敏感，具有几何平移，旋转不变性。 本章重点讨论当前比较成熟的特征提取方法，在此基础上选取合适的特征提取方法，用于图像分类与检索系统的特征提取模块。接下来，将依次介绍颜色，纹理，形状等特征的提取和表示方法，最后对各种特征的特点加以比较。 1.2颜色特征的提取和表示 颜色是图像视觉信息的一个重要特征，是图像分类与检索中最为广泛应用的特征之一。一般来说同一类别的图像之间颜色信息具有一定的相似性，不同类别的图像，其颜色信息具有一定的差异。相对几何特征而言，颜色特征稳定性好，有对大小、方向不敏感等特点。因此，颜色特征的提取受到极大重视并得到深入研究。本章首先介绍几种常用的颜色空间模型，然后介绍各种颜色特征提取和表示方法。 1.2.1颜色空间模型 为了正确地使用颜色这一特征，需要建立颜色空间模型，通常的颜色空间模型可用三个基本量来描述，所以建立颜色空间模型就是建立一个3-D坐标系，其中每个空间点都代表某一种颜色。通常来说，对于不同的应用，应该选取不同的颜色空间模型。常用的颜色空间模型主要有：RGB、HIS、HSV、YUV、YIQ、Munsell、Lu*v*和La*b*等。颜色空间模型的选取需要符合一定的标准，下面就这一标准和最常用的颜色空间模型作一些介绍。 文献[错误！未找到引用源。]中介绍了选择颜色空间模型的标准主要有以下几个： (1)观察角度的鲁棒性
图像特征提取方法 摘要 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。当光差图像时，常 常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域，他们相结合形成物体。但如果物体的尺寸很小 或者对比度不高，通常要采用较高的分辨率观察：如果物体的尺寸很大或对比度很强，只需 要降低分辨率。如果物体尺寸有大有小，或对比有强有弱的情况下同事存在，这时提取图像 的特征对进行图像研究有优势。 常用的特征提取方法有：Fourier变换法、窗口Fourier变换（Gabor)、小波变换法、最 小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。
设计内容 课程设计的内容与要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：一、课程设计的内容 本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。 （1）边界方向直方图法 由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域的形式，所以和调和分析相关。所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的小波受海森堡的测不准原理制约，或者说，离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。 通过边缘检测，把图像分为边缘区域和非边缘区域，然后在边缘区域内进行边缘定位．根据局部区域内边缘的直线特性，求得小邻域内直线段的高精度位置；再根据边缘区域内边缘的全局直线特性，用线段的中点来拟合整个直线边缘，得到亚像素精度的图像边缘．在拟合的过程中，根据直线段转角的变化剔除了噪声点，提高了定位精度．并且，根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点，给出了图像精确的矢量化结果 图像的边界是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，边界广泛的存在于物体和背 景之间、物体和物体之间，它是图像分割所依赖的重要特征．边界方向直方图具有尺度不变性，能够比较好的 描述图像的大体形状．边界直方图一般是通过边界算子提取边界，得到边界信息后，需要表征这些图像的边 界，对于每一个边界点，根据图像中该点的梯度方向计算出该边界点处法向量的方向角，将空间量化为M级， 计算每个边界点处法向量的方向角落在M级中的频率，这样便得到了边界方向直方图． 图像中像素的梯度向量可以表示为[ ( ，)，)，( ，)，)] ，其中Gx( ，)，)，G ( ，)，)可以用下面的
附杂草防除技术测试题答案 一、名词解释题（每题2分，共10分） （1）除草剂 除草剂就是能够抑制或杀灭杂草的农药。广义上是指防除所有不希望其存在的植物的药剂。 （2）农田杂草 农田杂草一般是指农田中非栽培的植物或者说是农田中不希望存在的植物。 （3）甩喷法施药 北方地区水稻田一种常用的施药方法，将农药制剂采用喷雾器对水稀释成所需要的容量后，在一定的压力条件下，将药液以非雾化状态相对均匀地喷射到保持有一定深度水层田间。 （4）药土法施药 很多除草剂在水稻本田施用时，往往需要将除草剂制剂与一定量的载体如细土或细沙混拌后进行均匀撒施（要求田间有水层），称为药土法。 （5）选择性除草剂 选择性除草剂是只能杀死杂草而不伤及作物，甚至只能杀死某一种或某类杂草的除草剂。 二、填空题（每空1分，共20分） （1）2,4-滴 （2）1963 （3）“时差”和“位差” （4）内吸传导性 （5）旱生型杂草、湿生型杂草、沉水型杂草、藻类杂草 （6）65%、4米/秒 （7）2%、低洼 （8）广谱、茎叶兼土壤、触杀性 （9）光合作用、激素、酶促活化作用、钝化作用 三、选择题（每个2分，共10分） （1）D. （2）A. D. （3）A. D. （4）C. （5）C. 四、判断题（每题1分，共10分） 1.×、 2.×、 3.√、 4.×、 5.√、 6. ×、 7.√、 8. ×、 9.×、10.× 五、简答题（每题5分，共20分） 1.（1）草相及叶龄：除草剂的药效与杂草的种类、叶龄、及株高密切相关。一般不同种类的杂草对除草剂的敏感程度存在差异，所以同一除草剂用于不同杂草群落的地块，表现的除草效果不同；杂草在幼苗阶段，根系少，次生根尚未充分发育，抗性差，对药剂敏感，防效突出；随着植株的发育，叶龄加大，植株增高，耐药力及抗药性增强，因而药效下降。（2）土壤条件：土壤有机质含量、质地、pH值、墒情（土壤湿度情况）、微生物等对除草剂的药效均有明显影响，尤其对土壤处理剂影响更加突出。 （3）气象条件：气象因素（温度、湿度、光照、降雨、风速等）主要通过影响除草剂雾
农田杂草防控技术方案 农田杂草是作物生产中重要的有害生物，与作物争光、争水、争肥、传播病虫害，导致作物产量和品质降低。近年来，由于农村劳动力减少、轻简化栽培技术推广、杂草群落演替、除草剂长期单一使用、杂草抗药性水平上升等原因，农田杂草发生面积连年增加，且田间发生密度越来越高，危害持续加重，严重威胁我市农业生产安全。为有效防控小麦、玉米、大豆、棉花等田间杂草危害，特制定本方案。 一、技术路线 农田杂草防控要以农业绿色高质量发展为引领，以作物增产增收和除草剂减量控害为目标，科学制定化学除草使用策略，实施综合防控，努力降低除草剂药害，确保农业生产安全、农产品质量安全和农业生态环境安全。 （一）坚持综合防控。结合轮作休耕、翻耕整地等农业措施，发挥生态控草作用，降低杂草发生基数，减轻化学除草压力。 （二）坚持减量增效。大力推广除草剂减量使用技术，选用高效安全除草剂并适期施药，杜绝超剂量使用，保障安全，提升防效。 二、技术措施 （一）麦田杂草防控方案 麦田杂草主要有节节麦、雀麦、早熟禾等禾本科杂草和荠菜、播娘蒿、麦家公、猪殃殃、田旋花等阔叶杂草。杂草防控要立足麦草冬防、综合防控。 一是非化学控草技术。 种子精选。通过麦种调入和调出检疫，检查其中是否夹带杂草种子，特别是毒麦、节节麦等。通过检疫措施，结合播种前的麦种清选，有效减少杂草的远距
离传播。农业措施。实行轮作倒茬，可有效减轻伴生杂草的危害。小麦播种前及早整地浇水，诱导杂草种子提前萌发，结合浅旋耕锄草，降低杂草基数。通过提高整地质量、合理运筹肥水、加强苗期病虫害防治等，促使小麦全苗、壮苗、匀苗，提高小麦对杂草的竞争力。物理措施。小麦播种前通过翻耕或旋耕整地灭除田间已经出苗的杂草，清洁和过滤灌溉水源，阻止田外杂草种子的输入。 二是化学除草技术。 以禾本科杂草为主的麦田，选用甲基二磺隆防治节节麦、雀麦、早熟禾等，选用啶磺草胺防治野燕麦，选用氟唑磺隆防治雀麦、野燕麦；以阔叶杂草为主的麦田，选用双氟磺草胺、唑草酮、氯氟吡氧乙酸、双唑草酮及其混剂防除播娘蒿、荠菜、猪殃殃。翌年春季可根据杂草发生情况，补施2,4-D异辛脂、氯氟吡氧乙酸等防除藜、萹蓄、田旋花等；选用双氟磺草胺、唑草酮、氯氟吡氧乙酸、双唑草酮及其混剂防除对乙酰乳酸合成酶抑制剂类除草剂产生抗性的阔叶杂草。冬季茎叶处理施药，宜在杂草基本出齐时进行；春后杂草防治，严格掌握在小麦拔节前用药，根据田间杂草种类科学选择除草剂，气温稳定在6℃以上时，进行化学除草。除草剂使用需严格按照技术操作规程操作，药剂需二次稀释充分混匀后喷施，施药器械使用前进行检查，防止出现跑、冒、滴、漏，使用后彻底清洗，以免发生药害。 （二）玉米田杂草防控方案 玉米田杂草主要有马唐、牛筋草、稗草、狗尾草等禾本科杂草和马齿苋、藜、反枝苋、田旋花等阔叶类杂草。杂草防控要立足早期治理、综合防控。 一是非化学控草技术。
图像分割概念：图像分割就是把图像分成各特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。这些区域互相不交叉，每一个区域都满足特定区域的一致性。医学图像的特点:成像设备的局限性、组织的蠕动-----伪影和噪声局部体效应------组织边缘模糊病变组织---------病变边缘不明确不均匀的组织器官-------灰度不均匀模糊、不均匀、个体差异、复杂多样医学图像分割方法的特点1、分割算法一般面向具体的分割任务，没有通用的方法2、重视多种分割算法的有效结合3、需要利用医学中大量领域的知识4、交互式分割方法受到日益重视图像分割算法基于区域的分割方法基于边缘的分割方法基于数学形态学的分割方法灰度阈值法:灰度值域法是把图像的灰度分成不同的等级,然后用设置灰度阈值的方法确定有意义的区域或分割物体的边界. 令f(x,y)原始图像 阈值的选取:1直方图法（极小值点阈值） 2 最小误差阈值 3 迭代阈值分割 4 最大方差阈值分割边缘检测（Edge Detection）:基本思想是先检测图像中的边缘点，再按照某种策略将边缘沿点连接成轮廓，从而构成分割区域。边缘：指图像局部亮度变化显著的部分. 边缘的检测方法:最简单的边缘检测方法是并行微分算子法。利用相邻区域的像素值不连续的性
质，采用一阶或二阶导数来检测边缘点。一阶导数求极值点，二阶导数求过零点。一阶梯度算子:Roberts交叉算子Sobel算子 Priwitt 算子二阶拉普拉斯算子:在此基础上LoG 算子 Canny算子 :推导了最优边缘检测算子区域生长(region growing) 基本思想：将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体步骤：先对每个需要分割的区域找一个种子象素作为生长的起点，然后将种子象素周围邻域中与种子象素具有相同或相似性质的像素（根据某种事先确定的生长或相似准则来判定）合并到种子象素所在的区域中。将这些新象素当作新的种子象素继续进行上面的过程，直到在没有满足条件的像素可被包括进来。这样一个区域就生长了。解决的问题：① 如何选择一组能正确代表所需区域的种子象素； ② 如何确定在生长过程中能将相邻象素包括近来的准则；③如何确定生长终止的条件或规则例如：每一步所接受的邻近点的灰度级与先前物体的平均灰度级相差小于2。起始第二步第三步558655865586 48974897 4897 228322832283 333333333333 分裂合并(splitting and merging) 基本思想：从整幅图像开始通过不断分裂得到各个区域．具体步骤：先把图像分成任意大小且不重叠的区域，然后再合并或分裂这些区域以满足
杂草综合治理 题目：农田杂草综合治理 院系： 学生姓名： 学号： 专业班级： 2012 年12月 6 日
摘要： 1.杂草的特性 2.杂草的分类 根据生活史分类， 根据形态特征分类， 根据习性分类 3.杂草的危害 4.农田杂草的防治技术 农业防除，物理防除，生物防治， 化学防治，植物检疫，生态调控与综合治理 5.除草剂的安全科学使用 科学使用，安全使用，商品选购，除草剂的使用时间及方法， 除草剂使用器械及药液的配置，除草剂的混合使用，影响除草剂药效的因素论述： 杂草的特性 1.生长快 2.多实性、连续结实性、落粒性 3.出苗持续不一 4.种子寿命长 5.可塑性和抗逆性强 6.多种授粉途径 7.多种传播方式 8.拟态性 杂草的分类 1．根据生活史分类 (1)一年生杂草：①夏性一年生杂草②冬性一年生杂草 (2)两年生杂草 (3)多年生杂草：①简单多年生杂草②匍匐多年生杂草 2．根据形态特征分类 (1)禾草 (2)莎草 (3)阔叶杂草 3．根据习性分类 (1)耕地杂草 (2)林地杂草
(3)草地杂草 (4)水生杂草 (5)环境杂草 (6)寄生性杂草 杂草的危害 杂草的危害主要表现在如下几个方面: (1)与作物争肥、争光、争水 (2)降低作物产量和质量 (3)妨碍农事操作 (4)孳生病虫害 (5)影响人、畜健康 (6)影响水利设施和河道航运 农田杂草的防治技术 （一）农业防除 农业防除措施包括:轮作、选种、施用腐熟的有机肥料、清除田边、沟边、路边杂草、合理密植、淹水灭草等。 1．轮作灭草 不同作物与其伴生的杂草所要求的环境相似，用科学的轮作倒茬，改变其环境，便可明显减轻杂草的危害。 2．精选种子 播种前对作物种子进行精选，精除混杂在作物种子中的杂草种子，是一种经济有效的方法。精选种子的方法很多，如良种繁殖单位通过良种圃，人工穗选、粒选、汰除草籽；生产单位在播种前通过晒种、风选、筛选、盐水选、泥水选、硫酸铵水选种等方法汰除草籽。 3．施用腐熟的厩肥 厩肥是农家的主要有机肥料。堆肥或厩肥必须经过50－70℃高温堆沤处理，闷死或烧死混在肥料中的杂草种子，然后方可施入田中。 4．清除田边、路边、沟渠边杂草 5．合理密植，以密控草 科学地合理密植，能加速作物的封行进程，利用作物自身的群体优势抑制杂草的生长，即以密控草，可以收到较好的防除效果。 6．深水淹稗的措施在北方稻田中采用的时间较久，在大面积种植水稻的地区，采用这一方法是有效的。 （二）物理防除 1.机械防除 （1）深耕 （2）耕茬、少耕和免耕 （3）苗前耙地和苗期中耕灭草 2.火焰除草 3.电力除草 4.覆盖物除草 （三）生物防治 生物防治: 是农田杂草综合治理中的一项措施。利用生物灭草，既可减少除草剂对环境的污染，又有利于生态环境。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/c67183187.html, 图像纹理检测与特征提取技术研究综述 作者：李秀怡 来源：《中国管理信息化》2017年第23期 [摘要] 图像纹理作为图像数据的重要信息，是符合人类视觉特征的重要信息之一。纹理 检测与特征提取是纹理分类与分割的基础前提，可以应用到医疗、工业、农业、天文等多个领域，也是近几十年来一个经久不衰的热点研究。随着图像处理领域各种技术的发展，纹理特征分析提取方法也得到不断创新。文章在对相关文献进行调研的基础上，叙述了纹理特征提取方法的发展历程及研究现状，并重点对近十年纹理特征提取方法进行了论述，最后指出了该领域的发展趋势及问题。 [关键词] 图像纹理；特征提取；小波；支持向量机 doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 23. 088 [中图分类号] TP311 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2017）23- 0175- 04 1 引言 随着大数据时代的到来，相对于一般数据，图像信息作为一种更直观更形象的数据表现形式，其应用已经深入到医学、工业、航空、农业等各行业领域中。而纹理作为图像的重要特征之一，可以充分反映图像的整体特征，因此也成为了诸多图像后处理技术所必备的研究条件。但是，纹理的复杂多样性使得研究者们对其分析和准确识别是非常困难。而解决这个困难的方法之一是对图像提取纹理，然后对提取的纹理进行分析研究。这也是模式识别、图像检索、和计算机视觉等研究的基础。在纹理研究的每个阶段内，随着国内外学者研究对图像纹理提取模型及算法的不断创新，以及纹理提取的广泛的应用价值，促使着大家对这一领域进行更深入的研究。 2 纹理的基本定义及特性 目前，人们对纹理的精确定义还没有完全统一，当前几个类别的定义基本上按不同的应用类型形成相对的定义。一般认为，纹理是图像色彩或者灰度在空间上的重复或变化形成纹理。通常，人们将组成纹理的基本单元称为纹理基元或纹元（texture element）。 尽管关于纹理的定义尚未统一，但人们对纹理信息所具有的如下特性达成共识： （1）纹理基元是纹理存在的基本元素，并一定是按照某种规律排列组合形成纹理；（2）纹理信息具有局部显著性，通常可以表现为纹理基元序列在一定的局部空间重复出现；（3）纹理有周期性、方向性、密度、强度和粗糙程度等基本特征，而与人类视觉特征相一致的周期
图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1） 颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2） 颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡 的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3） 颜色矩
基于MATLAB数字图像处理杂草识别
基于数字图像处理的杂草识别 班级：信息5班 组员：李辉李少杰李港深胡欣阳 学号：04141394 04141395 04141393 0414139 指导教师：蔡利梅 组员分工： 李辉：部分程序，查找资料 李少杰：实验报告，PPT，演讲 李港深：部分程序，实验报告 胡欣阳：部分程序，实验报告
摘要 杂草同农田作物争夺阳光和养分，严重影响了农作物的生长。为了达到除草的目的，人们开始喷洒大量的除草剂来进行除草。可是却忽略了除草剂的不当使用给人、畜以及环境造成的危害。本文从实际应用出发，设计了一个基于数字图像处理的杂草图像特征提取及识别设计方案。运行在参考了前人研究成果的基础上，不断将算法改进，找出适合于MATLAB杂草识别的可行性方法。本文对杂草图像的处理和识别方法进行研究。采集来的图像经常会有模糊现象的发生，对模糊图像的恢复处理做了大量的研究试验，得出维纳滤波具有较好的恢复效果；绿色植物和土壤背景的分割试验中，提出了一种基于彩色图像的二值化方法，可以不经过彩色图像灰度化就能够直接把绿色植物与土壤背景分割开，和以往的分割方法相比处理速度快，分割效果好，更加满足实时性；杂草和作物的分割主要研究了行间杂草和作物的分割，参考国内外资料，并进行研究试验，表明运用位置特征识别法有很好的分割效果，寻找作物中心行采用了简单快速的像素位置直方图法，采用了区域生长，和其他方法相比减少了重复操作，节省了时间，满足实时处理的要求；分割后的图像为只含有杂草的二值图像，通常会有一些残余的叶片和颗粒的噪声，通过形态学滤波或中值滤波去除噪声。 1、研究目的及意义 杂草是生态系统中的一员,农田杂草是农业生态系统中的
图像特征特点及其常用的特征提取与匹配方法 [ 2006-9-22 15:53:00 | By: 天若有情 ] 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（m ean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。（4）颜色聚合向量 其核心思想是：将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。 （5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点：纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局
图像常见xx方法简介 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一、颜色特征 （一）特点： 颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。 一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。 由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的xx与匹配方法 （1）颜色直方图 其优点在于： 它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于： 它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间： RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：
直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2）颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（如HSV空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。 在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3）颜色矩 这种方法的数学基础在于： 图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。 （4）颜色聚合向量 其核心思想是： 将属于直方图每一个柄的像素分成两部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为非聚合像素。 （5）颜色相关图 二纹理特征 （一）特点： 纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行
植物保护技术农田杂草的防除技术练习题（含答案） 一、名词解释： 1、杂草： 2、除草剂的选择性： 二、填空题： 1、除草剂的选择性分为、和。 2、形态选择性是指植物由于的差异导致对药剂或的不同而产生的选择性；生化选择性是指利用除草剂在植物体内所经历的差异而产生的选择作用，生化反应包括和；生态选择性是指利用除草剂和的差异，从而安全有效地防除田间杂草，生态选择性可以分为选择性和选择性。 3、除草剂的使用方法按施药时间分为、和；按施药对象分为和；按施药方式分为、、、和。 三、连线题： 将以下农药或施药方式同它们相关的作用机制相连 1、2，4—D 茎叶处理剂时差选择性 2、二甲四氯酶促活化作用 3、敌稗位差选择性 4、棉田用草甘膦防除杂草钝化除草剂作用 5、草甘膦用于作物播种之前形态选择性 四、选择题： 1、以下组合施药部位均在土壤表层的是┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄（）A、涂抹施药撒施B、泼浇滴灌C、泼浇点状施药D、撒施滴灌 2、在杂草2~5 叶期喷施除草剂，属于┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄（） A、播前处理 B、播后苗前处理 C、苗后处理 D、茎叶处理 五、简答题：1、杂草的为害表现在哪几个方面？ 答案 一、名词解释 1. 指长错地方、害大于益的杂草 2. 除草剂只杀杂草不伤作物，或只杀某种或某几种杂草而不伤害其他杂草和作物的特性 二、填空题 1. 形态选择性生化选择性生态选择性 2. 形态附着吸收量生物化学反应酶促活化作用除草剂钝化作用在土壤中的部位植物生育时间位差时差 3. 播前处理播后苗前施药苗后处理；土壤处理茎叶处理；涂抹施药撒施泼浇滴灌点状施药 三、连线题 1、2，4—D 茎叶处理剂时差选择性 2、二甲四氯酶促活化作用 3、敌稗位差选择性 4、棉田用草甘膦防除杂草钝化除草剂作用 5、草甘膦用于作物播种之前形态选择性 四、选择题1~2: B C 五、简答题 1．与农作物争水、争肥2. 侵占地上和地下空间，影响作物光合作用，干扰作物生长3. 杂草是作物病害、虫害的中间寄主4. 杂草降低作物的产量和质量 5. 防除杂草将增加管理用