Análisis mediante técnicas de segmentación de imágenes de hojas de pepino (cucumis sativus) infestadas con cenicilla (sphaerotheca fuliginea).

Abstract

"En este documento, se propone el reconocimiento de cenicilla (Sphaerotheca fuliginea) en hojas de pepino (Cucumis sativus) basado en un método de procesamiento de imágenes y visión por computadora. A fin de investigar esta enfermedad es conveniente utilizar imágenes capturadas con dispositivos fotográficos por la abundancia y diversidad de dichos dispositivos. Para llevar a cabo el trabajo se establecieron dos ciclos de cultivo de pepino que se infestó con cenicilla. A medida que se desarrollaba la enfermedad se tomaron fotos para realizar el análisis. Se segmentaron las imágenes mediante las técnicas de binarización umbralizada utilizando tres métodos, binarización en escala de grises, binarización utilizando el método de color RGB y un algoritmo de k-medias con centroides inicialmente localizados para la detección de la enfermedad, se comparan los resultados entre los diversos métodos. La binarizarción analizada sobre la escala de grises permitió localizar la enfermedad en base a un porcentaje de los tonos más claros al igual que la binarización con el modelo de color RGB, aunque este último método analiza en cada una de sus capas previamente disociadas, el algoritmo k-medias identificó grupos con características similares que la imagen presentaba a partir de los centros proporcionados. También se realizó un análisis de detección de falsos positivos para todos los métodos con 25 fotografías previamente procesadas. Los resultados experimentales muestran que el método de binarización en escalas de grises propuesto programado en MatLab® presenta mejores resultados para el reconocimiento de la enfermedad que los demás métodos."