如何防治田间杂草是农业研究中的重要课题之一。现阶段,我国对于农田杂草问题仍采用传统的粗犷式大面积喷施除草剂的方法,由于几十年来长期过量的使用化学除草剂,环境污染、土壤酸化、杂草抗药性增强等问题也接踵而至。但化学除草与人工除草、物理除草、机械除草等几种常见的除草方式相比,在作物保护、经济成本、除草效率、见效时间等方面都有着明显的优势。因此,为了能够合理有效的使用化学除草剂,避免喷药机无差别大面积喷施,变量喷药技术成为近些年国内外农业研究的热点内容。其中,对田间杂草进行识别,判断农田杂草密度是实现变量喷药的重要环节。本文以东北主要经济作物玉米作为研究对象,基于图像处理技术,对玉米苗期杂草识别方法进行深入研究,具体研究内容如下:(1)农田动态场景分析。图像采集工作是保障后续杂草识别准确的基础。该部分首先模拟田间作业动态场景,针对静态和动态条件下采集作物图片进行对比,然后分析农机速度及行驶环境对图像成像的影响,最后选择合理防抖方案消除视轴抖动、外部环境变化对图像采集的影响,从而还原真实场景信息。(2)颜色系数模型优化。本文基于反向变异粒子群算法对颜色系数模型进行优化,通过适应度函数对颜色空间内的单个作物图像样本进行最优颜色系数评价,同时建立满意度函数模型对数据库中全局最优颜色系数进行提取。(3)基于阈值的图像分割方法。通过将粒子群优化算法与经典阈值分割算法结合,提出一种新的基于粒子群优化的阈值顺序搜索分割算法。该算法通过模拟粒子寻优的方法,在保证阈值准确性的前提下,降低图片的分割时间,提高处理实时性。(4)杂草识别。利用随机霍夫变换提取作物行垄线位置,再使用基于行宽的位置填充法对行间杂草密度进行统计,根据得到的行间杂草密度对杂草整体密度进行估算,从而达到对田间杂草进行识别的目的。论文提出的算法可以清晰完整保留目标作物信息,同时减少图像采集、图像处理到杂草识别的处理时间,提高杂草识别实时性。对实现田间实时变量喷药技术具有一定的指导意义和较高的实际应用价值。