本研究设计并实现了一个基于 MATLAB 的图形用户界面（GUI）系统，用于常见农田杂草的图像识别与分类。系统通过对植物叶片图像进行预处理、HSV 颜色空间转换与非均匀量化，提取其颜色特征，并与预先训练的模板进行匹配，从而实现对杂草种类的智能判别。系统支持图像导入、可视化显示原图、HSV 分量、色彩量化图像及其 RGB 直方图，提升了用户交互体验。实验选取了狗尾巴草、牛筋草、反枝苋与车前草四类典型杂草作为识别对象。测试结果表明，该系统在一定程度上能够有效区分不同类型的杂草叶片，为农业信息化管理和精准除草提供了技术支持。
作者：张家梁(自研改进)
引言
随着现代农业对智能化和精准管理的需求日益增强，基于图像处理技术的植物识别方法在病虫害检测、作物分拣、杂草识别等领域中得到广泛关注。杂草的快速识别和分类对于提高农作物产量、减少农药使用具有重要意义。传统的杂草识别方法依赖人工经验，效率低、准确率不稳定，难以满足实际生产中的快速响应需求。
颜色特征作为植物识别中较为稳定和易获取的指标之一，能够较好地区分不同种类植物的叶片。HSV颜色空间相较于RGB更符合人类感知习惯，并在光照变化条件下具有更好的鲁棒性。因此，基于HSV颜色特征的识别方法成为研究热点之一。
本文所设计的系统以MATLAB为开发平台，借助GUIDE构建图形用户界面，实现了从图像导入、预处理、颜色特征提取到识别分类的完整流程。通过对图像的HSV分量进行非均匀量化，提取颜色直方图特征，并与训练样本库中的模板进行比对，完成对杂草种类的自动识别。本系统不仅具有良好的交互性，还具备一定的实用性与可扩展性，为后续集成更多植物类型或引入深度学习方法奠定了基础。
系统架构
1.系统概述
本杂草识别系统基于 MATLAB 平台开发，采用图形用户界面（GUI）形式，集成了图像导入、颜色特征提取、HSV空间处理、模板训练、匹配识别与结果展示等多个功能模块。系统以颜色特征为核心识别依据，使用 HSV 颜色空间对图像进行非均匀量化处理，从而增强识别的稳定性与鲁棒性。用户可通过点击按钮导入待识别叶片图像，系统将自动完成预处理与识别，并在界面中直观显示识别过程和结果。
系统支持以下四种常见杂草的识别：
狗尾巴草（Foxtail）
牛筋草（Eleusine indica）
反枝苋（Amaranthus retroflexus）
车前草（Plantago asiatica）
系统采用模块化设计，分为输入层、处理层、识别层和输出层，各功能模块之间协同工作，确保识别流程高效、可扩展。
2.系统流程图
研究方法
本系统基于 MATLAB 平台，采用颜色特征作为主要识别依据，围绕 HSV 颜色空间构建了一整套图像识别流程。整体方法分为五个主要处理阶段：图像导入 → 图像预处理 → HSV量化 → 特征提取 → 特征匹配与识别输出，具体如下所述：
实验结果
为验证系统识别效果，选取四类典型杂草样本（车前草、反枝苋、狗尾巴草、牛筋草）分别进行测试。
实验结果
实验样本一：车前草（Plantago asiatica）
原始图像：宽大椭圆形叶片，脉络明显，绿色偏亮。
HSV分量图：色调分布集中，饱和度低。
量化图像和直方图：显示出颜色特征较为均衡、色域分布明显。
系统识别结果：该叶子属于车前草
实验样本二：反枝苋（Amaranthus retroflexus）
原始图像：椭圆形或倒卵形叶片，绿色浓郁。
HSV分量图：色相集中，饱和度较高。
直方图变化：绿色通道占主导，红蓝次之。
系统识别结果： 该杂草属于反枝苋
实验样本三：狗尾巴草（Foxtail, Setaria viridis）
原始图像：特征性穗状花序，叶片狭长。
HSV分量图：明亮度高，饱和度偏低。
RGB直方图：蓝绿色波动大，纹理区域特征明显。
系统识别结果：该杂草属于狗尾巴草
实验样本四：牛筋草（Eleusine indica）
原始图像：细长条状叶片，纹理均匀。
HSV图像：色调变化丰富，明度变化大。
色彩量化后图像：显示清晰的分区。
系统识别结果：该杂草属于牛筋草
系统实现
本系统完全基于MATLAB平台开发，主要集成以下脚本与模块：
研究结论
本文基于 MATLAB 平台，设计并实现了一套基于颜色特征的杂草自动识别系统。系统以 HSV 颜色空间为核心，结合非均匀量化、颜色直方图特征提取与欧式距离匹配等方法，成功实现了对四类常见农田杂草（车前草、反枝苋、狗尾巴草、牛筋草）的图像识别与分类。
通过实验验证，系统在不同光照、背景条件下均能较为稳定地提取出颜色特征并准确识别杂草种类，识别结果直观、准确，具有良好的鲁棒性与实用性。界面操作简洁明了，适合农业从业者及科研人员进行推广应用。
实验环境
硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。
官方声明
实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。
研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。
版权声明：
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