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基于计算机图像处理技术的作物病害等级检测的中

期报告

一、引言

作物病害是农业生产中的重要问题之一。因此,对作物病害的检测

和诊断一直是农业科学研究的热点之一。传统的病害检测方法需要耗费

大量时间和人力成本,而且检测结果会受专家个人主观因素的影响。因

此,开发一种可以快速、高效、准确地检测作物病害等级的方法对于提

高农业生产效率和质量有重要意义。

计算机图像处理技术能够对数字图像进行处理,包括图像增强、分

割、特征提取和分类等,是一种重要的作物病害检测方法。本项目旨在

开发一种基于计算机图像处理技术的作物病害等级检测方法,提高作物

病害检测效率和准确度,为农业生产提供技术支持。

二、研究内容

本项目的研究内容包括以下几个方面:

1.数据采集:收集不同作物病害等级的数字图像样本,并进行标注。

2.图像预处理:对采集的数字图像进行预处理,使图像的质量适合

后续的处理,包括去噪、增强、分割等。

3.特征提取:提取数字图像中的关键特征,以便后续分类器可以利

用这些特征区分不同等级的病害。

4.分类器设计:根据提取的特征,设计对应的分类器,实现对不同

等级的作物病害的检测和分类。

5.系统集成:综合以上步骤,设计一个完整的系统,实现对作物病

害等级的自动检测。

三、预期成果

本项目的预期成果包括:

1.一组可用于作物病害等级检测的数字图像样本,包括多个作物、

多个病害等级的样本。

2.一套适用于本项目的图像预处理算法和特征提取算法。

3.一套完整的分类器系统,用于实现对作物病害等级的检测和分类。

4.一份详细的研究报告,包括系统设计、算法实现以及性能评估等

内容。

四、进度安排

本项目的进度安排如下:

1.第一周:确定项目方向、分工以及实验计划。

2.第二周-第三周:收集样本、标注等。

3.第四周-第六周:图像预处理、特征提取等。

4.第七周-第九周:分类器设计和实现。

5.第十周-第十一周:系统集成和性能评估。

6.第十二周:撰写研究报告。

五、团队成员

本项目由以下成员组成:

1.xxx,负责数据采集和处理。

2.xxx,负责图像预处理和特征提取。

3.xxx,负责分类器设计和实现。

6、参考文献

[1]魏俊阳,吴颖宇.基于计算机视觉的植物叶片磨损度检测研究[J].

智能计算机与应用,2019,09:90-94.

[2]罗泽,刘静,周竞琪.基于图像处理的农产品瑕疵检测技术[J].智

能计算机与应用,2019,09:75-80.

[3]ZengQ,WangM,ChenY.Plantdiseaserecognitionbasedon

deeplearning[C]//Proceedingsofthe2017IEEEInternational

ConferenceonComputerVisionWorkshops(ICCVW),Venice,Italy,

2017:2162-2169.

[4]KhampariaR,SinghV,VatsaML,etal.Anefficientimage

classificationbasedframeworkfordetectionofplantleafdiseases[J].

Signal,ImageandVideoProcessing,2019,13(2):389-396.

[5]MohantySP,HughesDP,SalathéM.Usingdeeplearningfor

image-basedplantdiseasedetection[J].FrontiersinPlantScience,2016,

7:1419.

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