番茄作為當(dāng)前露地棚室的主栽蔬菜之一,種植發(fā)展快,經(jīng)濟(jì)效益好,是我國(guó)的重要經(jīng)濟(jì)作物之一,番茄果實(shí)產(chǎn)量和品質(zhì)的增長(zhǎng)提高是當(dāng)今番茄生產(chǎn)的重要目標(biāo)。然而,番茄每年因病蟲(chóng)害所引起的損失都相當(dāng)驚人,番茄在整個(gè)生長(zhǎng)過(guò)程中可發(fā)生多種病蟲(chóng)害,若是防治不及時(shí),將會(huì)導(dǎo)致減產(chǎn)甚至絕收等嚴(yán)重后果,因此,番茄的病害防治在番茄生產(chǎn)和國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占有極其重要的作用。針對(duì)當(dāng)前我國(guó)番茄種植期間病害識(shí)別仍然停留在主觀判斷與以往經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合的人工視覺(jué)檢驗(yàn)比較的階段,該人工識(shí)別方法具有很強(qiáng)主觀性、勞動(dòng)強(qiáng)度大、識(shí)別效率低等問(wèn)題。本論文研究計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)與圖像相似度檢索方法相結(jié)合進(jìn)行番茄圖像病害的鑒定識(shí)別,實(shí)現(xiàn)番茄病斑圖像分割、病斑特征值提取優(yōu)化以及番茄病害圖像智能識(shí)別;通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)構(gòu)建了番茄病害圖像數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng),同時(shí)在已建成的番茄病害圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)了番茄病害智能識(shí)別程序。研究?jī)?nèi)容符合現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的精準(zhǔn)化要求和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)智能化檢測(cè)診斷技術(shù)的發(fā)展方向,在蔬菜病害防治中具有良好的應(yīng)用前景,也為后續(xù)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)相似度檢索研究提供了很好的思路,意義深遠(yuǎn)。主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)果包括:（1）在以往研究的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了番茄主要病害（瘡痂病、... 

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的與意義
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 植物數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建現(xiàn)狀
        1.3.2 圖像數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展現(xiàn)狀
        1.3.3 圖像特征提取發(fā)展現(xiàn)狀
    1.4 發(fā)展趨勢(shì)
    1.5 研究的內(nèi)容和方法
        1.5.1 研究的內(nèi)容
        1.5.2 研究的方法
    1.6 本章小結(jié)
2 數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)工具
    2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介
        2.1.1 IBM DB2數(shù)據(jù)庫(kù)
        2.1.2 Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)
        2.1.3 My SQL數(shù)據(jù)庫(kù)
        2.1.4 Microsoft SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)
        2.1.5 Microsoft Office Access數(shù)據(jù)庫(kù)
    2.2 常用數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)比分析
        2.2.1 MicrosoftSQL Server與DB2、Oracle的比較
        2.2.2 Microsoft SQL Server與Access的比較
        2.2.3 Microsoft SQL Server與MySQL的比較
    2.3 開(kāi)發(fā)系統(tǒng)使用工具
    2.4 計(jì)算機(jī)配置
        2.4.1 電腦參數(shù)
        2.4.2 微機(jī)系統(tǒng)環(huán)境
        2.4.3 開(kāi)發(fā)系統(tǒng)使用的軟件
    2.5 本章總結(jié)
3 番茄病害數(shù)據(jù)庫(kù)總體設(shè)計(jì)
    3.1 數(shù)據(jù)庫(kù)樣本采集
    3.2 病害圖像預(yù)處理
        3.2.1 圖像去噪
        3.2.2 圖像分割
    3.3 病斑特征參數(shù)提取
        3.3.1 圖像顏色特征提取
        3.3.2 圖像紋理特征提取
        3.3.3 圖像形狀特征提取
    3.4 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
        3.4.1 數(shù)據(jù)歸一化處理
        3.4.2 數(shù)據(jù)庫(kù)邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    3.5 本章總結(jié)
4 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    4.1 特征入庫(kù)
    4.2 圖像相似度算法設(shè)計(jì)
        4.2.1 圖像的相似度
        4.2.2 查詢算法設(shè)計(jì)
    4.3 數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵技術(shù)介紹
        4.3.1 創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵代碼
        4.3.2 基于觸發(fā)器圖像特征索引
        4.3.3 編寫(xiě)系統(tǒng)主界面程序代碼
    4.4 本章小結(jié)
5 系統(tǒng)優(yōu)化與改進(jìn)
    5.1 特征參數(shù)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)
        5.1.1 主成分分析法
        5.1.2 核主成分分析
        5.1.3 特征優(yōu)化
        5.1.4 效果檢驗(yàn)
    5.2 檢索算法評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)
    5.3 系統(tǒng)改進(jìn)
    5.4 本章小結(jié)
6 結(jié)論與討論
    6.1 結(jié)論
    6.2 討論
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄：軟件著作權(quán)登記證書(shū)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]數(shù)字圖像處理技術(shù)研究進(jìn)展[J]. 陳汗青,萬(wàn)艷玲,王國(guó)剛.  工業(yè)控制計(jì)算機(jī). 2013(01)
[2]概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在玉米葉部病害識(shí)別中的應(yīng)用[J]. 陳麗,王蘭英.  農(nóng)機(jī)化研究. 2011(06)
[3]基于圖像的水稻病害識(shí)別方法研究[J]. 管澤鑫,唐健,楊保軍,周營(yíng)烽,范德耀,姚青.  中國(guó)水稻科學(xué). 2010(05)
[4]一種基于噪聲點(diǎn)檢測(cè)的自適應(yīng)中值濾波方法[J]. 高克芳,郭建鋼.  福建農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2009(03)
[5]基于遺傳特征選擇和支持向量機(jī)的圖像標(biāo)注[J]. 李冉,趙天忠,張亞非,肖琪,李陽(yáng).  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2009(06)
[6]應(yīng)用多光譜數(shù)字圖像識(shí)別苗期作物與雜草[J]. 朱登勝,邵詠妮,潘家志,何勇.  浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)版). 2008(04)
[7]霉變花生的計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別[J]. 陳紅,吳謀成,熊利榮,王巧華.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2008(01)
[8]基于彩色圖像顏色統(tǒng)計(jì)特征的黃瓜炭疽病和褐斑病的識(shí)別研究[J]. 岑喆鑫,李寶聚,石延霞,黃海洋,劉君,廖寧放,馮潔.  園藝學(xué)報(bào). 2007(06)
[9]基于紋理和位置特征的麥田雜草識(shí)別方法[J]. 曹晶晶,王一鳴,毛文華,張小超.  農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2007(04)
[10]基于圖像識(shí)別的玉米葉部病害診斷研究[J]. 趙玉霞,王克如,白中英,李少昆,謝瑞芝,高世菊.  中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué). 2007(04)

碩士論文
[1]甘肅省物種信息管理系統(tǒng)及其高等植物數(shù)據(jù)庫(kù)的研制[D]. 祁發(fā)堯.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3715482