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基于机器视觉的杂草图像特征提取及识别研究的综述报告
机器视觉在杂草识别领域的应用早已成为研究热点。建立了基于特征提取和分类器的杂草识别模型是机器视觉杂草分类研究的主题。本文对基于机器视觉的杂草图像特征提取及识别研究进行了综述。
一、杂草图像特征提取方法
1.颜色直方图（Colorhistogram）
将颜色空间中的像素分布统计出来，用于表达杂草颜色分布的变化。
2.灰度共生矩阵（Gray-levelco-occurrencematrix，GLCM）
GLCM可以通过统计像素点与其它邻域像素点灰度共生次数的情况来进行。其反映了图像中邻域像素点间灰度变化规律的统计特征。
3.Gabor滤波器（Gaborfilter）
Gabor滤波器是一种可以分解和重构图像的复数滤波器。通过应用不同的Gabor函数滤波器，可以获得杂草图像的不同特征提取结果。
4.尺度不变特征变换（Scale-invariantfeaturetransform，SIFT）
SIFT是一种用于计算图像局部特征的算法，它可以在不同尺度下提取关键点，并对关键点进行特征提取。
二、杂草分类方法
1.基于逻辑回归的分类方法
逻辑回归模型是一种分类器，可以将图像特征向量和对应的标签进行训练，从而得到分类模型。
2.基于支持向量机的分类方法
支持向量机是一种广泛使用的分类算法。它将样本从低维空间映射到高维空间进行分类。
3.基于卷积神经网络的分类方法
卷积神经网络（CNN）是基于神经网络的一种分类器，可以通过卷积、池化等方式提取图像特征，从而获得优良的识别效果。CNN在杂草分类方面获得了很好的效果。
三、结论
在机器视觉杂草分类研究中，图像特征提取和分类方法是不可或缺的。许多研究工作表明，在杂草分类中，采用多种图像特征提取方法相结合的方法比单一图像特征提取方法更具优势。同时，基于卷积神经网络的分类方法在杂草分类中也取得了很好的效果，尤其是在大规模数据集上表现优异。基于机器视觉的杂草分类研究是一个值得深入研究的课题。