13、农业与医疗领域的智能分类技术研究

农业与医疗领域的智能分类技术研究

在农业和医疗领域，精准的分类技术对于问题的诊断和解决至关重要。在农业方面，对水稻叶片疾病的准确检测和分类有助于及时采取措施，保障水稻产量；在医疗领域，对膝关节疾病的早期诊断则能为患者提供更有效的治疗方案。接下来，我们将详细探讨这两个领域的智能分类技术。

水稻叶片疾病检测与分类

研究背景与目标

以往的研究使用了数字图像处理技术，如局部二值模式（LBP）和颜色直方图进行特征提取，以及随机森林和 k - 近邻等分类器对玉米和苹果等作物的疾病进行分类。本研究旨在结合 LBP 特征提取和分形特征，以及集成分类器，实现对水稻叶片疾病的高效准确检测和分类。

研究方法

本研究提出了一个基于机器学习的框架，用于水稻叶片疾病的检测和分类，主要包括特征提取和分类两个组件。
- 预处理 ：
- 图像调整大小以匹配训练图像的尺寸。
- 平滑并将图像转换为灰度图。
- 使用中值滤波器进行噪声过滤。
- 背景去除和感兴趣区域（ROI）分割 ：使用自适应阈值和连通组件标记两种常用技术去除水稻叶片图像的背景。自适应阈值根据局部图像强度调整阈值，连通组件标记将具有相似强度的连通像素分组为不同区域。
- 自适应阈值处理 ：将图像划分为小的子区域，根据每个子区域的局部像素强度计算阈值，用于将该子区域的像素二值化。
- 特征提取 ：
- 改进的 LBP（ILBP） ：传统 L