基于全局色彩恒常性算法的苹果叶片病害检测优化研究

为解决植物病害检测中因光照条件、相机参数差异导致的图像数据变异问题，研究人员创新性地将HSV色彩对抗空间、Max RGB及Shades of Gray等全局色彩恒常性算法融入预处理流程，结合VGG19、Inceptionv3、ResNet50和DenseNet121四种卷积神经网络架构，在苹果叶片四分类数据集中验证了ResNet50与HSV联用方案的最高分类准确率（95.2%）与最低验证损失（0.18），为农业智能化病害识别提供了鲁棒性更强的技术路径。

　　

在保障农作物产量和生态平衡的迫切需求下，植物病害的早期检测技术迎来重大突破。尽管深度学习在自动化病害识别领域表现卓越，但现有方法常忽视因复杂光照、相机参数差异导致的图像数据变异。这项研究独辟蹊径，将色彩对抗空间(HSV)、Max RGB和灰度分级(Shades of Gray)三类全局色彩恒常性算法植入图像预处理流程，显著提升了样本的色度一致性。研究团队系统评估了VGG19、Inception^v3、ResNet50和DenseNet121四种主流卷积神经网络(CNN)在苹果叶片四分类数据集上的表现，其中ResNet50与HSV色彩校正的组合技压群雄——不仅斩获94.7%的最高分类准确率，更创下0.21的验证损失新低。该成果为克服农业图像分析中的光照干扰提供了标准化解决方案，其"色彩校正+深度分类"的双模块架构，有望推动智慧农业病害诊断系统的实际落地。