K-均值聚类与Otsu法：叶片病害故障区域高效检测

在当前全球粮食危机日益加剧的背景下，农作物叶片疾病成为食品工业中的一大挑战。本文提出了一种高效的方法，利用k-means聚类和Otsu阈值分割技术来解决这一问题。k-means算法是一种无监督机器学习方法，其基本原理是将数据集划分为若干个相互独立且内部特征相似的簇，每个簇中心代表该簇数据的典型特征。 首先，研究者们通过图像处理和分割步骤，从叶片的简单图像中提取关键信息。k-means算法在这个过程中扮演了关键角色，它通过迭代的方式将像素点分配到最近的质心（簇中心），直至所有数据点都被分配至一个合适的簇。这一步骤有助于识别叶片图像中的不同区域，包括正常和可能存在问题的部分。 Otsu方法则用于二值化图像，它自动寻找最佳阈值，将图像分为前景（异常或病变区域）和背景（正常区域）。结合k-means的结果，这两个步骤协同工作，可以精确地定位叶片上的病变区域，这对于后续的诊断和治疗决策至关重要。 通过计算正常区域与故障区域的比例，研究者能够评估叶片病变的严重程度，并据此预测是否有可能完全恢复。这种方法的优势在于其相对简单易行，且无需人工标注大量数据，适用于大规模的叶片图像分析，有助于农业生产者及时发现并采取针对性措施，减少损失，保障食品安全和产量。 这项研究为农业领域提供了一个实用的工具，帮助优化农作物管理，特别是在应对叶片疾病方面，展示了信息技术在解决实际问题中的重要作用。未来的研究可能进一步探索更高级的聚类算法或深度学习模型，以提高检测准确性和自动化水平。