Resumen

Los enfoques existentes para la detección de enfermedades en hojas de plantas se basan en características de algoritmos de extracción. Estos algoritmos tienen ciertos límites en la selección de características para la parte enferma, pero pueden ser utilizados en conjunto con otros métodos de procesamiento de imágenes. Las enfermedades de una planta pueden ser clasificadas a partir de sus síntomas. Propusimos un enfoque de reconocimiento de hojas de pepino, que consta de cinco pasos: preprocesamiento, normalización, extracción de características, fusión de características y clasificación. La umbralización de Otsu se implementa en el preprocesamiento y la normalización de TanTriggs se aplica para normalizar el conjunto de datos. Durante el paso de extracción de características, se extraen características de textura y forma. Además, aumentar las instancias mejora algunas características. A través de un enfoque de análisis de componentes principales, se emplea la fusión de características en serie para proporcionar un puntaje de características. Las características fusionadas pueden ser clasificadas a través de una máquina de vect

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Planta; Detección de enfermedades en hojas; Algoritmos; Extracción de características; Preprocesamiento; Clasificación;
• Keywords:Plant; Leaf disease detection; Algorithms; Features extraction; Preprocessing; Classification;