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基于双线聚类的彩色图像分割技术在植物病害检测中的应用
- 分类：植物表型资讯
- 作者：PhenoTrait
- 来源：本站
- 发布时间：2021-05-24 06:10
- 访问量：
【概要描述】本文引入了基于双线聚类技术的病害识别系统，采用了图像处理和数据挖掘的方法。
基于双线聚类的彩色图像分割技术在植物病害检测中的应用
【概要描述】本文引入了基于双线聚类技术的病害识别系统，采用了图像处理和数据挖掘的方法。
- 分类：植物表型资讯
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- 发布时间：2021-05-24 06:10
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农业是满足人民生活需求的最基本的产业之一，在国家经济发展中发挥着重要作用。然而，农业与工业之间存在差距，农业主要受到病害影响，如细菌、真菌和病毒性病害，这些病害导致作物产量损失。目前，作物栽培系统依赖于人力，费时、费力且易出错。为了克服这一问题，本文引入了基于双线聚类技术的病害识别系统，采用了图像处理和数据挖掘的方法。
(a)番茄-晚疫病(b)黄瓜-霜霉病(c)葡萄-黑腐病
本文提出的系统架构
预处理图像(a)番茄(b)黄瓜(c)葡萄
本文介绍了葡萄、番茄、黄瓜炭疽病、枯萎病的分析方法。采集叶片图像，用非局部中值滤波去除噪声，用双线聚类法进行分割。利用模式匹配算法将分割出的部分与病叶进行比较。结果显示，该系统在番茄，葡萄，黄瓜植株叶片图像中得到了有效利用，并根据错误率、敏感性、特异性、准确性和时间对结果进行了分析。结果显示，聚类结果达到了较高的准确率、灵敏度和特异性。在聚类过程后进行特征提取，错误率最小。
敏感性和特异性
准确性
来源：
Kalaivani S, Shantharajah P, Padma T, et al. Double Line Clustering based Colour Image Segmentation Technique for Plant Disease Detection. Current Medical Imaging Review. https://doi.org/10.2174/1573405614666180322130242.
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