小麦是我国最常见的农作物之一,随着人们生活质量的提高,小麦的种植面积也在不断扩大,然而大规模种植小麦易导致杂草肆意生长,杂草的生长也会制约小麦的产量和品质,给小麦的生长带来危害。现有的除草方法主要依靠人眼观察,然后大面积喷洒农药,这种操作会对小麦的生长环境造成极大污染。针对这种情况,本文以图像处理为核心,提出一种基于图像处理的麦田杂草识别方法,实现杂草的定点式喷药,达到精准农业的要求和保护环境的目的。主要研究内容如下:首先,实现图像的采集与预处理。图像采集主要包括采集时间、拍摄角度和拍摄高度。本文通过图像预处理技术对样本图像实现伽马校正、灰度化处理和降噪。再结合样本图像的颜色差异,分别在RGB、HSV和LAB颜色空间提取一种颜色分量进行融合,最后采用最大类间方差法、K均值聚类算法和模糊C均值聚类算法将麦田杂草图像的目标与背景分割开来。其次,实现图像的特征提取。有效的特征能够提高目标样本的分类准确率,本文对预处理后的图像进行浅层特征提取,利用特征提取算子实现颜色空间特征、几何特征和纹理特征的提取,然后分析这三大类特征的属性。最后,实现杂草图像的分类识别。本文分别采用支持向量机和轻量级MPF-Net模型对杂草进行分类识别。在利用支持向量机做杂草的分类识别时主要采用图形用户界面实现;在利用MPF-Net模型实现麦田杂草的分类识别时,为了验证该算法的可行性,本文将该算法与现有的轻量级SqueezeNet、MobileNet和ShuffleNet模型进行对比分析。通过实验表明,本文所提出的算法准确率达到97.82%,与传统算法在检测精度及运行速度上对比,都有了一定程度的提高。