基于内容的 wheat pest 图像检索系统研究与实现

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本篇文章主要探讨了"基于内容的小麦害虫图像检索系统研究与实现"这一主题,发表在2007年11月的《农业工程学报》第23卷第11期。作者李峥嵘、刘月娥、何东健和龙满生等人针对小麦害虫图像处理问题进行了深入研究,他们开发了一个旨在提高农作物害虫识别和诊断效率的图像检索系统。 研究的核心在于基于内容的图像检索技术,这是现代计算机视觉和信息检索领域的重要分支。首先,他们关注的是图像特征提取,这是识别和区分不同害虫图像的关键步骤。他们提出了采用重叠四分块颜色矩作为特征表示方法,这种方法能有效地捕捉图像的颜色和纹理信息,以便于后续的检索过程。 其次,他们创新了一种基于BP(Back Propagation)神经网络的图像相似性度量方法。BP神经网络是一种强大的机器学习模型,通过训练能够学习到图像间的复杂关系,从而更准确地量化不同图像之间的相似性。这使得系统在面对大量图像数据时,能够提供更为精准的匹配结果。 此外,文章还提到了引入灰色相关反馈算法来实现基于语义的图像检索。这种技术强调了上下文信息在检索过程中的作用,不仅考虑了图像本身的特征,还结合了用户的相关反馈,提高了检索的智能化和个性化水平。 为了评估系统的性能,作者采用了排序评价方法和查准率与查全率作为评价指标。查准率衡量的是检索出的正确结果占总检索结果的比例,而查全率则衡量的是所有正确结果中被检索出来的比例。实验结果显示,该系统在实际应用中展现出了一定的实用价值,为快速、准确地识别和共享农作物害虫图像提供了技术支持。 这篇文章对于农业信息技术的发展具有重要意义,尤其是在智能农业和植物病虫害管理领域,它展示了如何利用先进的计算机视觉技术和机器学习方法来提升农作物病虫害防治的效率。同时,其研究成果也为其他领域的图像检索技术提供了有价值的参考。