植物病害の迅速かつ正確な検出と分類

植物の葉病害を自動で検出し分類するためのソフトウェアソリューションを提案し、実験的に評価します。提案するソリューションは、以前に提案された解決策を改善したものです。開発された処理スキームは、主に4つのフェーズで構成されています。セグメンテーションフェーズの後に、次の2つのステップが順次追加されます。最初のステップでは、主に緑色のピクセルを識別します。次に、これらのピクセルは、オーツの方法を使用して計算された特定のしきい値に基づいてマスクされ、主に緑色のピクセルがマスクされます。もう1つの追加のステップは、赤、緑、青の値がゼロのピクセルと、感染したクラスター（オブジェクト）の境界にあるピクセルが完全に削除されることです。実験結果は、提案した技術が植物の葉病害検出において堅牢な技術であることを示しています。開発されたアルゴリズムは、調査された病気を83%から94%の精度で検出および分類でき、1で提案されたアプローチに対して20%の速度向上を達成できます。