病害识别
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农作物病虫害等级图像分类与自动诊断系统
本项目是专门针对农作物病害程度评估而设计的MATLAB图像处理与识别系统。系统通过复杂的数字信号处理流程对患病植物照片进行分析。首先通过预处理模块执行图像去噪、平滑处理及灰度化操作，利用HSV或LAB颜色空间转换功能增强病斑区域与健康组织的对比度。核心功能在于利用改进的图像分割算法（如大津法或K-means聚类）精准提取受损区域，并从这些病变部位计算出颜色矩、形态学特征（如受损面积比、周长）以及基于灰度共生矩阵（GLCM）的纹理特征。针对用户要求的四个严重等级，系统构建了深度学习卷积神经网络（CNN）分类
