基于MATLAB的SVM黄瓜叶片病虫害检测与GUI图像分析系统

资 源 简 介

该项目开发了一个集成GUI界面的MATLAB应用系统，支持用户选择黄瓜叶片图像进行自动预处理与SVM智能分析，实现病虫害快速识别，通过图像增强等技术提高检测准确率。

详 情 说 明

黄瓜叶片病虫害检测与图像分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台的黄瓜叶片病虫害智能检测与分析系统。系统集成了图像处理、机器学习算法和图形用户界面，能够自动识别黄瓜叶片的病虫害情况。通过导入黄瓜叶片图像，系统可完成图像预处理、特征分析、病虫害识别和结果可视化等完整流程，为农业病虫害诊断提供可靠的工具支持。

功能特性

• 直观易用的GUI界面：提供图像导入、处理控制、结果展示等完整交互功能
• 智能化图像预处理：支持图像增强、尺寸调整、区域裁剪等操作，可手动调整参数
• SVM智能识别算法：采用支持向量机分类器准确识别病虫害类型
• 完整的状态管理：支持处理步骤的回退与取消，确保操作灵活性
• 多样化结果输出：可生成标注图像、诊断报告和过程记录文件

使用方法

1. 启动系统后，通过"导入图像"按钮选择本地黄瓜叶片图像
2. 在预处理界面调整图像参数，可选择自动或手动处理模式
3. 点击"处理图像"按钮执行病虫害识别分析
4. 查看分析结果，包括病害类型标识和严重程度评估
5. 使用"保存结果"导出诊断报告和标注图像，或选择"安全退出"结束程序

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11 或 macOS 10.14+
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具包：图像处理工具箱、统计和机器学习工具箱
• 内存建议：4GB以上内存，处理高分辨率图像建议8GB

文件说明

主程序文件集成了系统的全部核心功能，包括用户界面初始化、图像处理流程控制、机器学习算法调用以及结果输出管理。具体实现了图像导入与显示、预处理参数设置、SVM分类器训练与预测、交互式结果展示、数据处理状态维护以及文件保存等关键模块的协调运行。