20、植物叶片病害检测：基于K-means分割的最优K值确定

植物叶片病害检测：基于K-means分割的最优K值确定

在科技飞速发展的今天，计算机技术在植物病害检测领域发挥着越来越重要的作用。本文将详细介绍利用计算机技术进行植物叶片病害检测的方法，特别是基于K-means聚类算法的图像分割技术，并探讨如何确定最优的K值以提高病害检测的准确性。

1. 引言

随着计算机技术的进步，其在植物病害检测中的应用日益广泛。计算机组件价格下降且处理能力大幅提升，使得基于计算机技术的病害检测具有快速、高效和可扩展性强的特点。通过植物叶片图像，可以检测病害类型并估算受影响的叶片面积，而图像处理和机器学习技术则是实现这一目标的关键。其中，图像分割是检测茶叶病害的重要步骤之一。

2. 相关研究综述

研究人员提出了多种利用叶片和果实图像进行植物病害检测的方法，以下是一些方法的简要介绍：
| 作物 | 特征 | 技术 | 图像数量 | 准确率(%) | 研究者 |
| — | — | — | — | — | — |
| 罗勒 | 直方图特征 | 中性逻辑 | 400 | 98.4 | Dhingra等 (2019) |
| 向日葵 | 颜色、纹理 | 粒子群优化(PSO) | 未指定 | 98 | Singh (2019) |
| 可可 | 纹理 | Gabor滤波器 | 80 | 70 | Areni等 (2019) |
| 番茄 | 颜色 | 卷积神经网络(CNN) | 未指定 | 98.1 | Ashok等 (2020) |
| 咖啡 | 分割 | 单阶段检测器(SSD) | 285(训练) 257(测试) | 81.5 | Carneiro等 (2021) |