使用图像边缘检测的棉叶斑病检测的高级计算增强评估

提议的研究工作揭示了一种先进的计算技术，旨在帮助农民在作物发展过程中做出更好的决策。在田间对作物病害的适当评估和诊断对产量的提高至关重要。叶斑病是棉花的主要真菌病害，在印度所有棉花种植区均有发生。在这项工作中，我们表达了使用移动捕获的棉叶斑图像症状的技术策略，并利用神经网络对疾病进行分类。该分类器正在被训练，以实现智能农业，包括在果园中对疾病的早期检测、选择性施用杀真菌剂等。该提议的工作基于图像边缘检测分割技术，其中，捕获的图像首先被处理以进行增强。然后进行R、G、B颜色特征图像分割，以获得目标区域（病变点）。随后，提取图像特征，如边界、形状、颜色和纹理，以识别疾病并控制虫害推荐。