مقاله بخش بندی تصاویر رنگی سیب زمینی با الگوریتم خوشه بندیK-MEANS برای استخراج بیماری شوره سیاه با هدف استفاده در درجه بندی اتوماتیک

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

  مقاله بخش بندی تصاویر رنگی سیب زمینی با الگوریتم خوشه بندیK-MEANS برای استخراج بیماری شوره سیاه با هدف استفاده در درجه بندی اتوماتیک دارای ۸ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله بخش بندی تصاویر رنگی سیب زمینی با الگوریتم خوشه بندیK-MEANS برای استخراج بیماری شوره سیاه با هدف استفاده در درجه بندی اتوماتیک  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله بخش بندی تصاویر رنگی سیب زمینی با الگوریتم خوشه بندیK-MEANS برای استخراج بیماری شوره سیاه با هدف استفاده در درجه بندی اتوماتیک،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله بخش بندی تصاویر رنگی سیب زمینی با الگوریتم خوشه بندیK-MEANS برای استخراج بیماری شوره سیاه با هدف استفاده در درجه بندی اتوماتیک :

تعداد صفحات:۸

چکیده:

جداسازی درست معایب سطحی سیب زمینی های بیمار یکی از پارامترهای کلیدی در درجه بندی این محصول بر اساس استاندارد آمریکایی می باشد. در این مقاله یک الگوریتم با استفاده از روش خوشه بندی K-Meansو توابع پردازش تصویر برای استخراج درصد نواحی معیوب سیب زمینی هایی با بیماری شوره سیاه طراحی شده است. از خوشه بندی K-Means که روشی نظارت نشده است، برای بخش بندی تصاویر رنگی و استخراج نواحی معیوب سیب زمینی ها و از توابع مختلف پردازش تصویر برای استخراج مساحت کل سیب زمینی استفاده شد. تعداد ده نمونه تصویر رنگی سیب زمینی بیمار مورد پردازش قرار گرفت و درصد نواحی معیوب استخراج گردید. دقت الگوریتم خوشه بندی K-Meansبا روش ماتریس خطا مورد ارزیابی قرار گرفت و دقتی بالای ۹۳% برای بخش بندی تصاویر رنگی به دست آمد. از این الگوریتم می توان برای استخراج میزان بیماری هایی با این مشخصات در درجه بندی اتوماتیک این محصول بر اساس استاندارد آمریکایی استفاده کرد.