视觉注意与协同学耦合机制下的农田杂草图像分割及检测

项目名称： 视觉注意与协同学耦合机制下的农田杂草图像分割及检测

项目编号： No.31401288

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 农业科学

项目作者： 吴兰兰

作者单位： 华中农业大学

项目金额： 24万元

中文摘要： 图像分割是现阶段运用机器视觉进行目标检测的主要步骤，但其技术瓶颈在于传统图像分割方法易受到外界环境干扰存在不稳定性，直接影响目标检测精度。本项目以长江中下游3种旱地农作物（油菜、棉花和玉米）为研究对象，综合运用仿生学、生物视觉、协同学及机器视觉理论和技术，在满足田间作业实时性和准确性前提下，以快速准确定位作物区域为目标，解决图像分割不稳定性问题，突破传统图像分割瓶颈，进而在视觉注意和协同学耦合作用下结合作物栽培特点，实现田间环境下行间和株间杂草快速准确检测。运用协同感知理论和图像性能评价技术，结合传统图像分割和视觉注意模型下图像分割对比试验结果，分析光线干扰和背景干扰对图像分割的影响，总结归纳视觉注意模型下图像分割性能改善机理，探索通用性杂草检测算法。预期研究成果将拓展视觉注意机制和机器视觉的应用领域，为田间杂草定位作业提供新的思路和方法。

中文关键词： 杂草检测；视觉注意；显著图；性能评价；图像分割

英文摘要： Although image segmentation may be considered as the currently major step for detecting the objects using machine vision, its instability resulting from variability of outdoor operating environment is a main obstacle to influence directly the accuracy of

英文关键词： weed detection；visual attention model；saliency map；performance evaluation；image segmentation