基于图像内容检索的作物病害识别数据库系统研究

摘要：

针对作物病害诊断专家系统存在不足,提出基于图像检索的方式诊断病害.通过病害图像建立特征库、知识库、图像库等数据库,诊断时提取检索图像特征,求特征与特征库中特征的相似度距离,按距离大小返回相似图像,依据返回结果获取病害的描述及防治措施.为提高检索的查准率和查全率,重点探索了病害图像数据库创建中特征库信息的获取和检索算法的设计.以烟草病害图像为例,采用基于支持向量机与多特征选择检测彩色病斑边缘的方式分割病斑,提取病斑特征25个,利用双编码遗传算法和支持向量机对特征降维,以获取表征病害的有效特征17个及对应权重,对特征归一化处理后建立数据库,并设计检索算法.实验结果表明,构建的图像数据库系统具有较高的查准率和查全率,其中融合病斑的多个特征检索的查准率比单一特征高.用这种方式诊断病害,除有较高的病害识别率外,还有诊断结果的可视化,将其用于作物病害诊断专家系统中,将提高系统的鲁棒性,为实现病害的远程在线诊断提供了条件.

关键词：基于内容的病害图像检索、病斑分割、特征提取、图像数据库、图像相似度

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：云南省教育厅科研基金资助项目2013Y571

在线出版日期：2015-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：54-60