图像处理在农业中的应用.docxVIP

图像处理在农业中的应用图像处理在农业中的应用：1.地理信息系统中遥感图像的处理，用来统计作物的种植面积和耕地的数据信息。2.图像特提取与专家经验结合实现农业中的鉴别与评价（1）从表面特征实现作物特性和生长过程的监测和评价，区别出植物与土壤、杂草与作物及鉴别叶片上的点等。（2）农业资源的调查和评估，处理卫星遥感图像，来估计作物面积、虫害范围、绿化情况等。（3）用于农产品的外观分类、定级和质量检测。例如：成熟度指标、不同品种的鉴别（尤其是种子）。（4）农场农业数字化、现代化、信息化。农田地块、道路、水利、林地、水库、住宅区等的详细地面空间信息。3.图像匹配技术可以用于农场的监控和农业场景全景图像的拼接等。4.图像识别技术，主要可以应用于以下几个方面“（1）从图象中分辨出作物的类别、作物的生长状况，为虚拟作物的研究提供基础数据。（2）应用于农业科技和新闻图象信息的检索等，如病虫害的图像诊断等。（3）应用在农业机器人的研究和机器视觉的实现方面，图像识别有很重要的意义。5.基于内容的图像检索技术：（1）主要思想是指直接采用图像所包含的特征来检索图像。通过分析图像的这些低层特征信息, 建立图像的特征矢量作为其索引.（2）可以完善有哪些信誉好的足球投注网站引擎的图像检索功能，还可以应用于农业科技情报研究者的资料检索。（3）快速诊断出作物的营养状况，判断出作物的类别，寻找出具有某种形状特征的所有资料图片等等。但是，实现起来比较复杂，需要应用到特征提取、匹配和识别等图像处理方法，同时必须与数据库技术相结合才能实现。后续附上：1.当前图像处理的应用2.用VC++实现图像检索的技术3.基于内容的图像检索技术1.当前图像处理的应用目前，图像处理的应用和实践主要有以下几个方面，可以借鉴其应用于农业方向。相关名词：生物识别：生物识别技术主要是指通过人类生物特征进行身份认证的一种技术，这里的生物特征通常具有唯一的（与他人不同）、可以测量或可自动识别和验证、遗传性或终身不变等特点。所谓生物识别的核心在于如何获取这些生物特征，并将之转换为数字信息，存储于计算机中，利用可靠的匹配算法来完成验证与识别个人身份的过程。身体特征包括：指纹、静脉、掌型、视网膜、虹膜、人体气味、脸型、甚至血管、DNA、骨骼等；行为特征则包括：签名、语音、行走步态等。生物识别系统则对生物特征进行取样，提取其唯一的特征转化成数字代码，并进一步将这些代码组成特征模板，当人们同识别系统交互进行身份认证时，识别系统通过获取其特征与数据库中的特征模板进行比对，以确定二者是否匹配，从而决定接受或拒绝该人。指纹识别：指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点，称为指纹的细节特征点。指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行鉴别。由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。指纹识别技术是目前最成熟且价格便宜的生物特征识别技术。目前来说指纹识别的技术应用最为广泛，我们不仅在门禁、考勤系统中可以看到指纹识别技术的身影，市场上有了更多指纹识别的应用：如笔记本电脑、手机、汽车、银行支付都可应用指纹识别的技术图像识别：利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。地理学中指将遥感图像进行分类的技术。语音识别：与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。　语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。人脸识别：人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。针对消费者市场的生物识别储物盒系列“BioMirage”：采用指纹传感器技术。识别基础：图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。　　在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它