研究目的
研究植物病害检测的相关现有工作，以提高作物效率并确保植株无感染。
研究成果
本文综述了与植物病害识别相关的各类分类和分割技术。重点指出了现有系统面临的挑战，并提出混合方法可能是病害检测的最佳解决方案。
研究不足
这些挑战包括肉眼观察耗时、准确性不足以及无法检测某些疾病。在图像处理中，植物叶片内部结构因湿度不足等因素产生的变化会使疾病检测更加复杂。
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[IEEE 2018年国际电力、能源、信息与通信计算会议(ICCPEIC) - 金奈(2018.3.28-2018.3.29)] 2018年国际电力、能源、信息与通信计算会议(ICCPEIC) - 基于先进图像处理的灌木病害识别
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[IEEE 2018年国际电力、能源、信息与通信计算会议(ICCPEIC) - 金奈(2018.3.28-2018.3.29)] 2018年国际电力、能源、信息与通信计算会议(ICCPEIC) - 基于先进图像处理的灌木病害识别
DOI：10.1109/ICCPEIC.2018.8525159
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
为提高作物产量，必须进行病害检测。病害识别通过肉眼观察法结合图像处理技术来实现。研究目标是深入探究现有植物病害检测相关成果。肉眼观察法面临的挑战是耗时且准确性低，甚至某些类型的病害不可见。图像处理法面临的挑战是植物叶片内部结构变化（也可能由湿度不足、压力等因素导致）可能造成识别困难。
作者：
Dr.R.Raju，A.Subburaman，S.Haribabu
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