检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:李峥嵘[1] 刘月娥 何东健[1] 龙满生[1] 刘全中[1]
机构地区:[1]西北农林科技大学信息工程学院,杨凌712100 [2]澳大利亚昆士兰科技大学信息技术系
出 处:《农业工程学报》2007年第11期210-215,共6页Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering
基 金:西北农林科技大学重点科研专项(05ZR038)
摘 要:以小麦害虫图像为研究对象,研究并开发了基于内容的害虫图像检索系统。重点研究了基于内容的图像检索中的图像特征提取、图像相似性度量和用户相关反馈技术。提出一种重叠四分块颜色矩和一种基于BP神经网络的图像相似性度量方法,并引入灰色相关反馈算法实现了基于语义的图像检索。应用排序评价方法、查准率与查全率对系统的检索性能进行测试,结果表明,系统具有一定的实用性,为快速准确地诊断、识别农作物害虫和害虫图像资源共享提供了技术依据。Taking wheat pest images as a case study, techniques in a content-based image retrieval system were studied including image feature extraction, image similarity measurement and user relevant feedback technologies. Color moments' based on four overlapping division and a similarity measurement method based on BP neural network were prompted for the improvement of image retrieval. Besides, the grey relevant feedback was improved to accomplish semantic based image retrieval. A content-based pest retrieval system was developed. And the evaluation results on this system through the sorting evaluation method, precision rate and recall rate show that it is practical to a certain extent, which provides technological support for quick crop pest diagnosis and recognition, and the sharing of crop pest images.
关 键 词:小麦害虫图像 基于内容的图像检索 BP神经网络 灰色相关反馈
分 类 号:TP311.134.1[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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