74、番茄病害图像检索与上半身姿态识别技术解析

番茄病害图像检索与上半身姿态识别技术解析

番茄病害图像检索

随着农业信息技术的发展，农业图像数据日益增多，对农业图像检索的需求也在不断增长。番茄作为我国广泛种植的蔬菜，在种植过程中会出现多种病害，这些病害具有不同的特征和表现形式。然而，现有的图像特征提取方法难以很好地描述这些病害图像的内容，传统图像检索效率也较低。因此，设计并实现一种准确高效的番茄病害图像检索方法显得尤为必要。

图像检索技术

• 图像特征提取与匹配 ：图像特征可分为低级特征和语义特征。低级特征包括颜色、纹理、形状、空间位置关系等，这些特征直接从图像本身提取；语义特征则是对图像所含信息的抽象描述。图像检索任务主要集中在测量不同图像特征的相似度，这是图像检索过程的关键步骤。目前，常用的特征匹配算法有直方图交集法、城市距离、欧几里得距离、二次距离、EMD等，不同特征应选择合适的匹配算法。
• 感知哈希 ：感知哈希算法是基于内容的图像检索常用方法，主要用于相似图片搜索。它是一种从多媒体数据集到感知抽象的单向映射，能将具有相同内容感知的多媒体数据映射到唯一的数字抽象，同时满足鲁棒性和安全性要求。经过感知特征提取后，原始图像的数据量会显著减少，而数据抽象集包含了原始图像的关键特征。近年来，图像感知哈希受到广泛关注，相关技术方法大致可分为基于图像统计特性、基于图像关系、基于原始图像特征表示和基于低级图像特征提取四类。

新的番茄病害图像检索方法

该方法采用感知哈希算法处理图像，提取图像的复合特征并形成数字索引。复合特征综合了颜色、纹理、形状等参数，能更好地反映图像