¡Entiendo que estás trabajando en un proyecto interesante, José! Para mejorar el reconocimiento de enfermedades en hojas de melón utilizando histogramas de color en Matlab, puedes considerar los siguientes pasos:
1. Representación del histograma de color:
- Utiliza la función
`imhist` para generar histogramas de color en lugar de niveles de gris. Puedes especificar el número de
bins para cada canal de color (rojo, verde, azul) y luego concatenar estos histogramas para obtener un histograma de color completo.
2.
Normalización del histograma:
- Normaliza el histograma de color para que sea invariante ante cambios en la iluminación y la exposición.
3.
Comparación de histogramas:
- Utiliza medidas de similitud, como la correlación o la distancia Chi-cuadrado, para comparar el histograma de color de la imagen de la hoja de melón con un histograma de referencia (sin enfermedad).
4.
Ajuste de parámetros:
- Experimenta con el número de
bins y otros parámetros para obtener resultados óptimos. Puedes ajustar la sensibilidad y especificidad del reconocimiento.
5.
Segmentación basada en color:
- Utiliza la información del histograma de color para segmentar la imagen y resaltar las áreas relevantes que podrían indicar enfermedades en las hojas de melón.
Ajusta
`umbralRojo`,
`umbralVerde`, y
`umbralAzul` según la gama de colores de las enfermedades que estás buscando.
Estos son solo pasos generales y es posible que necesites adaptarlos según los detalles específicos de tu proyecto y las características de las imágenes que estás analizando. ¡Buena suerte con tu proyecto!
