7、基于颜色直方图的植物病害检测与股票指数预测研究

基于颜色直方图的植物病害检测与股票指数预测研究

基于颜色直方图的内容基于图像检索（CBIR）系统检测大豆病害

在植物病害检测领域，基于颜色直方图的内容基于图像检索（CBIR）系统是一种有效的方法。下面将详细介绍其性能分析参数、实验过程以及不同颜色空间下的实验结果。

性能分析参数

CBIR系统的性能通过精度（Precision）和召回率（Recall）来评估，其计算公式如下：
- 检索精度 $p$：
[p = \frac{\text{检索到的相关图像数量} R_i}{\text{检索到的图像总数} T_{ri}}]
- 召回率 $r$：
[r = \frac{\text{检索到的相关图像数量} R_i}{\text{相关图像的总数} T_r}]
此外，还使用疾病检测效率 $e$ 来评估每个方法的性能，计算公式为：
[e = \frac{I_c}{I_t} \times 100\%]
其中，$I_c$ 是正确检测到疾病的图像数量，$I_t$ 是测试的图像总数。

不同病害和健康叶片的样本数量及数据库信息如下表所示：
| 病害 | 症状 | 影响/损失 | 叶片样本数量 | 特征数据库 | 查询数据库 |
| — | — | — | — | — | — |
| Septoria 褐斑病 | 1. 叶片上下表面有小的、不规则形状的棕色至红棕色斑点或病变；2. 病叶变成暗棕色或黄色并提前脱落；3. 可能合并成大片死叶组织 | 1. 导致种子变小；2. 可能出现 12 - 17% 的产量损失 | 100 | 111 |
| 健康 | 绿色叶片 | - | 100