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Este libro explora un enfoque avanzado para la segmentación automática de imágenes morfológicas basada en marcadores, la clasificación y la detección de enfermedades en plantas de tomate enfermas mediante la clasificación con máquinas de vectores soporte (SVM). Profundiza en cómo el procesamiento morfológico mejora la precisión de la segmentación de imágenes, permitiendo la identificación precisa de las regiones enfermas en las plantas de tomate. El libro también analiza las técnicas de extracción de características, los métodos de clasificación y la eficacia de SVM para distinguir entre zonas de plantas sanas y enfermas. Esta obra es especialmente útil para investigadores, agrónomos y expertos en visión por ordenador que trabajen en agricultura de precisión y diagnóstico de enfermedades vegetales mediante técnicas de aprendizaje profundo y aprendizaje automático.
Info autore
Profesor Asistente en UG Departamento de Ciencias de la Computación, NGM College,Pollachi. Doctorado completado en NGM College. Más de 13 años de experiencia docente con especialización en Procesamiento Digital de Imágenes, Sistema Operativo, Aprendizaje Profundo y Aprendizaje Automático. Publicado más de 15 artículos de investigación en revistas de renombre como IEEE, UGC cuidado y Scopus.
