Vanliga blad fläck (orsakad av Pseudopeziza medicaginis), rost (orsakad av Uromyces striatus), Leptosphaerulina blad fläck (orsakad av Leptosphaerulina briosiana) och Cercospora blad fläck (orsakad av Cercospora medicaginis) är de fyra vanligaste typerna av alfalfa blad sjukdomar. Tidsmässigt och korrekt diagnoser av dessa sjukdomar är avgörande för sjukdomshantering, alfalfa kvalitetskontroll och en sund utveckling av alfalfa industrin. I denna studie undersöktes identifiering och diagnos av de fyra typerna av alfalfabladssjukdomar med hjälp av mönsterigenkänningsalgoritmer baserade på bildbehandlingsteknik. En delbild med en eller flera typiska lesioner erhölls genom artificiell kapning från varje förvärvad digital sjukdomsbild. Därefter segmenterades delbilderna med tolv segmenteringsmetoder för lesion integrerade med klusteralgoritmer (inklusive K_means klustring, fuzzy C-means klustring och K_median klustring) och övervakade klassificeringsalgoritmer (inklusive logistisk regressionsanalys, Naive Bayes algoritm, klassificerings- och regressionsträd samt linjär diskriminantanalys). Efter en omfattande jämförelse valdes den segmenteringsmetod som integrerar klustreringsalgoritmen K_median och linjär diskriminantanalys för att erhålla lesionsbilder. Efter lesion segmentering med hjälp av denna metod, totalt 129 textur, färg och form funktioner extraherades från lesion bilder. Baserat på de funktioner som valts med hjälp av tre metoder (ReliefF, 1R och korrelation-baserat funktionsval), sjukdomsigenkänning modeller byggdes med tre övervakade inlärningsmetoder, inklusive slumpmässiga skogen, stöd vektor maskin (SVM) och K-nearest grannmetoder. En jämförelse gjordes mellan resultaten av igenkänningen av modellerna. Resultaten visade att när ReliefF-metoden användes för val av funktioner var SVM-modellen byggd med de viktigaste 45 funktionerna (ur totalt 129 funktioner) den optimala modellen. För denna SVM-modell var igenkänningsnoggrannheten för utbildningssetet och testsetet 97,64 % respektive 94,74 %. Halvövervakade modeller för sjukdomsigenkänning byggdes baserat på 45 effektiva funktioner som användes för att bygga den optimala SVM-modellen. För de optimala halvövervakade modeller som byggdes med tre förhållande av märkta till omärkta prover i träningssetet var igenkänningsnoggrannheten för träningssetet och testsetet både cirka 80 %. Resultaten visade att bildigenkänning av de fyra alfalfabladsjukdomarna kan genomföras med hög noggrannhet. Denna studie ger en möjlig lösning för segmentering av lesionsbilder och bildigenkänning av alfalfabladssjukdom.
I REF, Qin et al. föreslog en möjlig lösning för segmentering av lesionsbilder och bildigenkänning av alfalfabladssjukdom.
Identification of Alfalfa Leaf Diseases Using Image Recognition Technology
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}