基于颜色分量运算与色域压缩的杂草实时检测方法

摘　　要:

提出了一种基于RGB分量运算和色域位屏蔽压缩的杂草实时检测方法。对杂草和作物的大量实验显示：颜色分量运算可增强目标的显示特性，而对色域的屏蔽压缩可在保证实时性的同时减弱图像噪声污染，减小干扰引起的纹理分割误差。该方法的处理时间几乎不受目标复杂度影响，可在30ms内有效分割出320×240分辨率图像中有颜色差异的不同杂草或农作物，对颜色分布波动具有较强的鲁棒性。颜色分量运算的线性组合系数可通过有监督的学习自动确定。