1、隨著信息化智能化技術(shù)在工農(nóng)業(yè)中的廣泛應(yīng)用，研究利用計算機視覺識別雜草，在農(nóng)田中有選擇地噴灑除草劑，有利于我國精細農(nóng)業(yè)的發(fā)展。因此，較高的雜草識別效率對準確的噴灑農(nóng)藥顯得尤為重要。而目前大都采用雜草的形狀、紋理、顏色等單一特征進行識別，識別率不高，為此，可以利用信息融合算法對雜草的多種特征進行融合，來提高田間雜草的識別效率。本論文的主要研究工作如下：
　　 1.針對雜草圖像受各種自然因素影響，造成圖像質(zhì)量差、信息丟失、識別率低等問

2、題，本論文提出了一種小波高低頻不同融合規(guī)則的新算法。首先對來自不同傳感器的雜草圖像分別進行小波變換，然后根據(jù)小波變換后高低頻子圖像的不同特點，采用不同的融合算法對雜草圖像的高低頻子圖像進行融合，形成雜草圖像新的高低頻分量，最后進行小波逆變換得到融合后的雜草圖像。并且將得到的融合結(jié)果與加權(quán)平均、HIS變換等融合方法得到的雜草融合圖像進行比較、評價。
　　 2.對雜草圖像中的雜草和土壤背景各顏色分量進行了分析比較，選取了較好的顏色組

3、合對雜草圖像進行背景分割。然后，根據(jù)圖像邊緣的多信息特性，構(gòu)造出雜草圖像邊緣的鄰域一致性、方向性和結(jié)構(gòu)性三種信息測度統(tǒng)計，利用D-S證據(jù)理論對三種測度進行融合來實現(xiàn)對分割后雜草圖像的邊緣檢測。并且，此算法與傳統(tǒng)的Sobel算子、Canny算子相比，能夠有效地克服噪聲干擾對邊緣檢測結(jié)果的影響，準確提取出圖像的邊緣特征。
　　 3.將彩色雜草圖像進行HIS 顏色空間轉(zhuǎn)換，提取出雜草圖像的H、S 顏色特征，同時將提取的強度分量I 進行