Detta arbete presenterar en metod som integrerar en icke övervakad inlärningsmetod (självorganiserande karta (SOM)) och en övervakad (en Bayesian klassificerare) för segmentering av sjuka växter som växer i okontrollerade miljöer som växthus, där brist på kontroll av belysning och närvaro av bakgrund medför allvarliga nackdelar. Under träningsfasen används två SOM: en som skapar färggrupper av bilder, som klassificeras i två grupper med K-medel och betecknas som vegetation och icke-vegetation med hjälp av regler, och en andra SOM som korrigerar klassificeringsfel som gjorts av den första SOM. Två färghistogram genereras från de två färgklasser och används för att uppskatta den villkorliga sannolikheter Bayesian klassificerare. Under testfasen segmenteras en indatabild av den Bayesianska klassificeringen och sedan omvandlas den till en binär bild, där konturerna extraheras och analyseras för att återställa sjukdomsdrabbade områden som felaktigt klassificerats som icke-vegetation. De experimentella resultaten med den föreslagna metoden visade bättre prestanda än två av de mest använda färgindexmetoderna.
För det fjärde, pulveraktig mögel på tomatgrödor identifieras med hjälp av självorganiserande karta (som) och Bayesian klassificerare och RGB bilder REF.
Integrating SOMs and a Bayesian Classifier for Segmenting Diseased Plants in Uncontrolled Environments
{'venue': 'The Scientific World Journal', 'journal': 'The Scientific World Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}