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基于机器学习的番茄 ( Solanum lycopersicum ) 植物疾病分类 = 基于机器学习的番茄 ( Solanum lycopersicum )植物疾病分类
在孟加拉国，番茄种植面临重大挑战，因为它易受各种微生物、寄生虫和细菌感染。通常，这些疾病的早期症状首先出现在根部和叶子中，使及时检测变得复杂。这项研究解决了及时准确检测番茄植株疾病的挑战，这对于有效的植物保护管理至关重要。传统的人工检查方法既耗时又主观，导致实施必要的保护措施的延误。因此，使用图像处理技术和机器学习算法快速可靠地检测番茄植株叶片中的疾病，旨在简化化学应用反应的检测过程。在不同光强度、视线角度和距离下捕获了一个包含 250 张番茄植株叶片图像的数据集。应用图像增强技术来增加数据集，共得到 529 张图像。这些图像被转换为 LAB 彩色图像，然后使用 OTSU 算法分割叶片图像并估计受影响患病区域的百分比。还从分割的叶片图像中提取了各种纹理特征以创建训练数据集。机器学习算法，包括支持向量机 (SVM)、K 近邻 (KNN) 和决策树，都使用该数据集进行训练和评估，以将图像分类为健康或患病。二次 SVM 算法为该数据集提供了 97.7% 的最高测试准确率。这种非破坏性处理对于提高疾病检测效率和减少番茄生产损失有着巨大的希望，无论是在孟加拉国当地还是全球。
使用 DEM 校正机载雷达图像的综合方法
引言 水文等水文应用需要配准和处理多传感器和多源数据，例如机载雷达、专题制图仪 (TM)、数字高程模型 (OEM) 和数字地形数据（道路、河流网络等）。尽管校正 TM 数据的问题相对较少，但机载雷达图像的情况更为复杂，因为视图几何形状和由此产生的图像扰动在场景中变化更快。不同的研究人员针对雷达情况测试了各种二维图像变换（Trevett，1984 年）。在大型场景中，这些变换受到根本限制，因为它们无法应对由地形引起的局部扭曲。引用的结果介于 5 到 100 米之间，取决于区域大小、地形和所用的二维变换类型。此外，立体雷达图像能够生成数字高程模型 (OEM) 和数字雷达地图 (Leber!等，1986)。摄影产品由数字图像创建，并用于使用雷达测绘方法的摄影测量立体绘图仪器。基于 16 个检查点，随机水平差异值在两个方向上均为 30 米（例如，使用的 SAR 图像的约 4 个像素）。通常，可以使用 OEM 和立体模型测量中的辅助数据生成正射影像 (Mercer，1986)。本文描述的方法是全数字化的，包括 SAR 图像、处理和正射影像生成。本研究开发的模型采用摄影测量方法，采用基于彩色图像的光束法平差技术
使用深度学习技术的高级杂草检测
简介 CNN 或卷积神经网络是深度学习的一个子集。深度学习是机器学习和人工智能的更广泛的集合。深度学习是一种从数据集中进行复杂学习的方法，并根据数据集创建模型（Patel 等人，2018 年）。深度学习可以是一种监督学习的方式，也可以是一种无监督学习的方式。通常，它有一个现实生活中的问题的解决方案，学习结果可以是监督的、半监督的或无监督的，首先给出一个数据集，然后首先要对数据进行操作，必须清理数据，因为在现实生活中的数据模型中有很多数据缺失，无法用缺失数据创建模型，为此，必须准备数据以供算法运行，在应用算法之前，必须仔细清理数据并了解实际情况，然后才能应用合适的算法，应用算法后，人们将得到基于人工神经网络的理想数据表示（Mongaet al. 2020）。人工神经网络 (ANN) 的名称听起来可能与生物神经元相似，因为其结构与位于大脑内的神经元非常相似，但它与生物神经元有一些关键区别，例如人工神经网络是静态的，而另一个是活体生物体，因此本质上是动态的，另一个是人工神经网络是符号的，生物神经网络是模拟的。深度学习具有多种架构，这种多种架构在许多领域都有多种应用，例如“自然语言处理 (NLP)、医学图像分析、药物设计、生物信息学、语音识别、深度神经网络、卷积神经网络、医学视觉、计算机视觉”。转换或卷积神经网络处理图像恢复。卷积神经网络在“图像分割、裁剪图像分析、脑机接口、图像分类”等领域有着广泛的应用。受深度学习技术在图像处理领域的最新成功的启发，我们利用样本图像集使用反向传播对前馈深度卷积神经网络 (CNN) 与 Inception-ResnetV2 进行训练，以识别 RGB 和灰度值中的模式。然后，给定测试图像的灰度 L 通道，使用训练后的神经网络预测两个 a* 和 b* 色度通道。CNN 在融合层的帮助下生动地为图像着色，同时考虑了局部特征和全局特征。采用两个目标函数，即均方误差 (MSE) 和峰值信噪比 (PSNR)，对估计的彩色图像与其基本事实之间的质量进行客观评估。该模型在我们自己创建的数据集上进行训练，该数据集包含 1.2 K 张尼泊尔古老而古老的照片，每张的分辨率为 256×256。损失即 MSE、PSNR，模型的自然度和准确率分别为 6.08%、34.65 dB 和 75.23%。除了展示训练结果之外，还通过用户研究来评估生成图像的公众接受度或主观验证，其中模型在评估彩色结果时显示出 41.71% 的自然度。随着计算机图形渲染和图像编辑技术的巨大进步，计算机生成的假图像通常不能反映现实情况，现在可以很容易地欺骗人类视觉系统的检查。在这项工作中，我们提出了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的模型，通过通道和像素相关性来区分计算机生成的 (CG) 图像和自然图像 (NI)。所提出的 CNN 架构的关键组件是一个自编码模块，它将彩色图像作为输入来提取
第一单元 HCI 基础 人类：I/O 通道 – ...
对光高度敏感，因此我们可以在低照度下看东西。 它无法分辨精细的细节，并且容易受到光饱和的影响。 这就是我们从黑暗的房间走到阳光下时会暂时失明的原因：视杆细胞一直处于活跃状态，并被突然的光线饱和。 视锥细胞 视锥细胞是眼睛的第二种受体。 它们对光的敏感度不如视杆细胞，因此可以忍受更多的光线。 视锥细胞有三种，每种对不同波长的光敏感。 这使我们能够看到彩色图像。眼睛有大约 600 万个视锥细胞，主要集中在视网膜中央凹。 中央凹是视网膜的一小部分，图像可在此固定。 盲点 盲点也位于视网膜上。 尽管视网膜主要被光感受器覆盖，但在视神经进入眼睛的地方有一个盲点。 盲点没有视杆细胞或视锥细胞，但我们的视觉系统会对此进行补偿，所以在正常情况下我们无法意识到它。 神经细胞 视网膜还有专门的神经细胞，称为神经节细胞。 有两种类型： X 细胞：这些细胞集中在中央凹，负责早期检测模式。 Y 细胞：这些细胞在视网膜中分布更广泛，负责早期检测运动。 视觉感知 了解眼睛的基本构造有助于解释视觉的物理机制，但视觉感知不止于此。 视觉器官接收到的信息必须经过过滤并传递给处理元素，以便我们识别连贯的场景，消除相对距离歧义并区分颜色。 让我们看看我们如何感知大小和深度、亮度和颜色，它们对于有效的视觉界面的设计都至关重要。
多光谱图像的迭代多尺度融合与夜视彩色化
1.引言多光谱图像通常提供互补信息，如可见光波段图像和红外图像（近红外或长波红外）。有强有力的证据表明，融合的多光谱图像提高了解释的可靠性（Rogers & Wood，1990；Essock 等人，2001）；而彩色多光谱图像则提高了观察者的表现和反应时间（Toet 等人，1997；Varga，1999；Waxman 等人，1996）。计算机可以自动分析灰度融合图像（用于目标识别）；而彩色图像则易于人类用户解释（用于视觉分析）。想象一下，夜间导航任务可以由配备多传感器成像系统的飞机执行。分析组合或合成的多传感器数据将比同时监测多光谱图像（如可见光波段图像（例如，图像增强，ll）、近红外（NlR）图像和红外（lR）图像）更方便、更有效。在本章中，我们将讨论如何使用图像融合和夜视彩色化技术合成多传感器数据，以提高多传感器图像的有效性和实用性。预计这种图像合成方法的成功应用将提高遥感、夜间导航、目标检测和态势感知的性能。这种图像合成方法涉及两种主要技术，即图像融合和夜视彩色化，分别在下面进行回顾。图像融合通过整合互补数据来组合多源图像，以增强各个源图像中明显的信息，并提高解释的可靠性。这样可以得到更准确的数据（Keys et al.，1990）并提高实用性（Rogers & Wood，1990；Essock et al.，1999）。此外，据报道，融合数据提供了更为稳健的操作性能，例如增加了置信度、减少了歧义性、提高了可靠性和改进了分类（Rogers & Wood，1990；Essock et al.，2001）。图像融合的一般框架可以在参考文献（Pohl & Genderen，1998）中找到。在本章中，我们的讨论重点是像素级图像融合。对融合图像质量的定量评估对于客观比较各个融合算法非常重要，它可以测量有用信息的数量和融合图像中引入的伪影数量。
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致谢 下面列出的插图由指定来源提供。非常感谢使用这些插图的许可。必须从来源处获得复制本出版物中的插图和其他材料的许可。图 4-7，霍曼转移，Damon，Thomas D.（2001）太空简介：太空飞行科学，第三版。Krieger Publishing Company，Malabar，FL，http://www.krieger-publishing.com/ 。图 4-8，快速转移，Damon，Thomas D.（2001）太空简介：太空飞行科学，第三版。Krieger Publishing Company，Malabar，FL，http://www.krieger-publishing.com/ 。图 7-8，GPS 标称星座，全球定位系统概述网页，http://www.utexas.edu/depts/grg/gcraft/notes/gps/gps.html 。图 7-9，GPS 导航解决方案，全球定位系统概述网页，http://www.utexas.edu/depts/grg/gcraft/notes/gps/gps.html 。图 7-10，精度几何稀释，全球定位系统概述网页，http://www.utexas.edu/depts/grg/gcraft/notes/gps/gps.html 。图 7-11，GPS 主控和监控站网络，全球定位系统概述网页，http://www.utexas.edu/depts/grg/gcraft/notes/gps/gps.html 。图 7-12，电磁波谱，什么是遥感？网页，http://ls7pm3.gsfc.nasa.gov/mainpage.html 。图 7-13，制作彩色图像，遥感简介网页，http://satftp.soest.hawaii.edu/space/hawaii/vfts/oahu/rem_sens_ex/rsex.spectral.1.html 。图 7-14，入射角，遥感简介网页，http://satftp.soest.hawaii.edu/space/hawaii/vfts/kilauea/radar_ex/intro.html 。图 7-15，Landsat，Landsat 信息网页，http://www.exploratorium.edu/learning_studio/landsat/landsat.html 。图 7-16，AN/SMQ-11 接收终端，DMSP AN/SMQ-11 船载接收终端网页，http://www.laafb.af.mil/SMC/CI/overview/dmsp35.html 。图 7-17，GOES，NOAA 的地球静止和极地轨道气象卫星网页，http://psbsgi1.nesdis.noaa.gov:8080/EBB/ml/genlsatl.html 。图 7-18，GOES 定位，NOAA 的地球静止和极地轨道气象卫星网页，http://psbsgi1.nesdis.noaa.gov:8080/EBB/ml/genlsatl.html 。图 7-19，GOES 成像仪、探测器图片，http://www.nnic.noaa.gov/SOCC/gifs/sndr.gif 。
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鸣谢 下面列出的插图由指定来源提供。非常感谢使用这些插图的许可。复制本出版物中的插图和其他材料必须先获得来源方的许可。 图 4-7，霍曼传输，Damon，Thomas D. (2001) 太空简介：太空飞行科学，第三版。Krieger Publishing Company，Malabar，FL，http://www.krieger-publishing.com/。 图 4-8，快速传输，Damon，Thomas D. (2001) 太空简介：太空飞行科学，第三版。Krieger Publishing Company，Malabar，FL，http://www.krieger-publishing.com/。 图 7-8，GPS 标称星座，全球定位系统概述网页，http://www.utexas.edu/depts/grg/gcraft/notes/gps/gps.html。图 7-9，GPS 导航解决方案，全球定位系统概述网页，http://www.utexas.edu/depts/grg/gcraft/notes/gps/gps.html 。图 7-10，精度几何稀释，全球定位系统概述网页，http://www.utexas.edu/depts/grg/gcraft/notes/gps/gps.html 。图 7-11，GPS 主控和监控站网络，全球定位系统概述网页，http://www.utexas.edu/depts/grg/gcraft/notes/gps/gps.html 。图 7-12，电磁波谱，什么是遥感？网页，http://ls7pm3.gsfc.nasa.gov/mainpage.html 。图 7-13，制作彩色图像，遥感简介网页，http://satftp.soest.hawaii.edu/space/hawaii/vfts/oahu/rem_sens_ex/rsex.spectral.1.html 。图 7-14，入射角，遥感简介网页，http://satftp.soest.hawaii.edu/space/hawaii/vfts/kilauea/radar_ex/intro.html 。图 7-15，Landsat，Landsat 信息网页，http://www.exploratorium.edu/learning_studio/landsat/landsat.html 。图 7-16，AN/SMQ-11 接收终端，DMSP AN/SMQ-11 船载接收终端网页，http://www.laafb.af.mil/SMC/CI/overview/dmsp35.html 。图 7-17，GOES，NOAA 的地球静止和极地轨道气象卫星网页，http://psbsgi1.nesdis.noaa.gov:8080/EBB/ml/genlsatl.html。图 7-18，GOES 定位，NOAA 的地球静止和极地轨道气象卫星网页，http://psbsgi1.nesdis.noaa.gov:8080/EBB/ml/genlsatl.html。图 7-19，GOES 成像仪、探测器图片，http://www.nnic.noaa.gov/SOCC/gifs/sndr.gif。
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