22、图像拼接检测与植物叶片分类研究

最新推荐文章于 2025-10-12 21:50:37 发布
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分类专栏： 软计算的创新与应用 文章标签： 图像拼接检测 植物叶片分类 马尔可夫特征
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图像拼接检测与植物叶片分类研究

图像拼接检测

在图像拼接检测领域，为了有效识别拼接图像，研究人员提出了三种不同的方法。

三种检测方法
方法 特点 数据集 分类器 检测准确率
基于特征函数矩的马尔可夫方法 先基于特征函数（1 - D和2 - D）选择特征，再使用离散余弦变换马尔可夫特征的转移概率矩阵，通过SVM分类器进行检测 CISDE数据集 SVM 89%
基于DCT中块间和块内相关性的马尔可夫方法 寻找离散余弦变换中的块间相关性和块内相关性 维度为100的CISDE数据集 SVM和RFE -
马尔可夫与空间马尔可夫结合方法 结合DCT基于马尔可夫特征和空间域马尔可夫特征 与前两种方法相同数据集，但维度不同 SVM和PCA -

从TPR、TNR和AUR值来看，马尔可夫与空间马尔可夫结合方法表现更优，

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【图像识别】基于svm植物叶子疾病检测和分类
qq_59747472的博客
08-29 216
初识SVM 同其他分类算法一样，SVM分类也是寻找合适的决策边界，为方便理解，以二分类为例。 假设存在二分类样本，我们一定可以找到一个超平面将类别分开，但是通常会存在很多这样的超平面。 那取哪个呢？ 直观感受 直观来看，应该取中间那条粗线，因为这条线对样本的“容忍性”最好，也就是说样本发生微小变化，不会影响分类结果，但是其他细线，如果样本发生微小变化，都会使得分类结果发生变化，也就是说粗线作为决策边界，其鲁棒性最好。 数学解释 从直观上看，取粗线为宜，但是这条粗线有很多的平行线，都可.
25、基于深度学习的植物病害检测研究
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10-06 71
本研究基于深度学习技术，采用YOLOv3目标检测模型对番茄叶片病害进行识别与定位。通过整合PlantVillage和PlantDoc两个基准数据集，提取番茄的五类叶片图像（包括四种病害和健康叶片），并进行标注、数据增强及迁移学习训练。实验结果表明，模型在测试集上的平均精度均值（mAP）达到92.20%，显示出良好的检测性能。相比传统分类模型，该方法能有效处理多叶片和复杂背景的真实场景图像，更具实用性。研究还探讨了模型的优势与局限，并对未来在数据扩充、模型优化和实际应用推广方面提出了展望。
快速图像识别：落叶植物叶片分类
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本项目数据集信息介绍本项目旨在改进YOLOv11的落叶植物叶片分类系统，因此我们构建了一个专门用于叶片检测的高质量数据集。该数据集包含四个主要类别，分别是“Grapesleave”（葡萄叶）、“Java plum leave”（番石榴叶）、“Orange leave”（橙子叶）和“ivy arumleave”（常春藤叶）。这些类别的选择不仅考虑了植物的多样性，还兼顾了它们在生态系统中的重要性和经济价值。数据集的构建过程涉及对不同植物叶片的采集与拍摄，确保每个类别的样本具有代表性和多样性。
基于深度学习的农作物叶片病害检测系统（UI界面+YOLOv5+训练数据集）
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农作物叶片病害检测系统用于智能检测常见农作物叶片病害情况，自动化标注、记录和保存病害位置和类型，辅助作物病害防治以增加产值。本文详细介绍基于YOLOv5深度学习模型的农作物叶片病害检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面以及训练数据集。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多个目标进行识别分类，可识别多种农作物叶片病害类型。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。
【植物疾病的识别】使用叶片图像检测植物疾病研究【图像采集、分割、特征提取】附Matlab代码
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【病害检测】基于支持向量机SVM实现植物叶片病害检测，含准确率附Matlab代码
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11、基于CNN的家养动物有毒观赏植物分类研究
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本研究利用五种卷积神经网络（CNN）架构（包括DenseNet、ResNet、VGG16、VGG19和Xception）对家养动物可能误食的有毒观赏植物进行分类。通过从Pinterest收集图像构建数据集，结合数据预处理、相似度检测、数据增强和迁移学习等技术，提升了模型的分类性能。实验结果表明，DenseNet在使用Nadam优化器时表现最佳，准确率达到97.67%。研究还利用逐层相关传播（LRP）方法分析模型预测结果，增强了模型的可解释性。该方法为预防家养动物植物中毒提供了有效的技术支持。
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本文介绍了一种基于图像的植物茎枝结构表型分析方法，结合深度学习和传统图像处理技术，从多视角植物图像中重建被叶片遮挡的3D树枝结构。通过贝叶斯深度学习框架下的图像到图像（I2I）转换，生成2D树枝概率图，并利用体积3D重建和粒子流模拟生成显式的3D树枝结构。实验结果验证了方法的有效性，同时探讨了其在植物表型分析、农业智能化和虚拟植物建模中的应用前景及面临的挑战。
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