基于內容的作物害蟲圖像檢索技術研究與系統(tǒng)實現(xiàn).pdf

1、傳統(tǒng)的農(nóng)作物病蟲害數(shù)據(jù)庫和診斷專家系統(tǒng)采用文字描述農(nóng)作物病蟲害的顏色、形狀、癥狀等信息，由于文字描述的主觀性和不準確性，導致農(nóng)作物病蟲害診斷結果的偏差，甚至錯誤。針對這一問題，本文以農(nóng)作物害蟲圖像為研究對象，將計算機視覺技術和數(shù)據(jù)庫技術相結合，重點研究基于內容的圖像檢索技術中的圖像特征提取、圖像相似性度量方法和用戶相關反饋技術，并開發(fā)了圖像處理與基于內容的作物害蟲圖像檢索系統(tǒng)，為快速準確地診斷、識別農(nóng)作物害蟲和害蟲圖像資源共享提供了技術

2、依據(jù)。 本文的主要研究工作如下： (1)針對顏色直方圖無法捕捉顏色空間關系的缺陷，提出了一種圖像重疊四分塊分割方法和顏色矩，并采用分塊顏色矩和顏色布局描述子描述圖像顏色特征；根據(jù)害蟲圖像形狀復雜，邊界不完整等特點，提出采用5階區(qū)域Zernike矩提取圖像形狀特征；采用線性加權實現(xiàn)基于綜合特征的圖像檢索，利用特征之間的互補能力提高檢索效率。實驗結果表明，與單特征相比，綜合特征能更好地描述圖像的內容，單特征和綜合特征的平均查

3、準率分別是40.7％和58.5％，平均查全率分別是51.7％和76.5％。 (2)針對人對圖像感知的相似性度量和目前使用的距離度量方法存在著的差異，提出分別應用并行模擬退火遺傳算法改進后的BP網(wǎng)絡和灰色關聯(lián)分析來度量圖像之間的相似性。實驗表明，這兩種方法取得了令人滿意的結果。距離度量、改進的BP網(wǎng)絡和灰關聯(lián)分析的平均查準率分別為21％、60％和56％，平均查全率分別是26％、80％和73％。 (3)考慮圖像檢索中存在的“

4、語義鴻溝”，應用相關反饋技術引入用戶參與，優(yōu)化圖像檢索。研究了一種灰色相關反饋算法，將圖像檢索系統(tǒng)看成是一個“灰色系統(tǒng)”，利用灰關聯(lián)分析自動更新查詢特征向量和不同特征的權重，以期更好地貼近用戶的查詢需求。實驗證明，經(jīng)過灰色反饋之后，圖像檢索性能有極大的改善，圖像檢索的查準率從55％提高到100％。 (4)應用MicrosoftVC++6.0、MSSQLServer2000以及MATLAB6.5，設計了一個圖像處理及基于內容的圖像