H2K-一种鲁棒且较佳的花生叶疾病检测和分类方法

2024-05-12 18:33:52

1、研究思路

提出了一种基于图像处理的花生叶部病害自动识别和分类方法。提出的方法H2K融合了Harris角点检测器、HOG(方向梯度直方图)和KNN分类器，用于花生叶片病害的准确检测和分类。它包括许多步骤。

图像采集、应用二值掩模的图像预处理、分割病患部位的HSV分割、基于H2K (Harris、HOG和K-近邻)的花生叶部病害分类特征检测与提取。

H2K方法有助于提高作物产量并使产量最大化。所提出的方法H2K在样本图像上工作良好，并且检测和分类了5种主要的落花生叶部疾病，包括如果在早期不识别则难以控制的后期斑点。将现有的多类SVM分类器进行比较，检验结果表明H2K分类器在花生叶部病害分类中是稳健的、最优的，准确率提高到97.67%。

一种融合H2角点检测器和HOG描述子以及K近邻(KNN)分类器的方法，并命名为H2K。

2、花生病害种类

早期叶斑病:花生尾孢菌
晚叶斑病:拟黑星虫
早、晚叶斑病
锈病:花生锈菌
芽坏死:花生芽坏死病毒
黑斑病:花生黑斑病
叶枯病

3、文献综述和问题表述

【1】Arivazhagan等人(2013)实现了一种用于检测植物叶片疾病的分类算法。其优点是预测植物病害的效率高，准确性和鲁棒性强。缺点是，如果输入图像没有清楚地提供，分类就变得错误。
【2】阿赫塔尔等人(2013年)提出了支持向量机方法来分类和检测玫瑰叶疾病，即。黑斑病和炭疽病。他们使用阈值分割法和Ostu算法来描述阈值。提取了小波变换、离散余弦变换和基于纹理的11种原始特征，并结合SVM方法进行检测，有效的准确率达到93%。
【3】Sannakki等人(2013年)提出了一种基于前馈反向传播神经网络的技术，用于葡萄

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