番茄作为当前露地棚室的主栽蔬菜之一,种植发展快,经济效益好,是我国的重要经济作物之一,番茄果实产量和品质的增长提高是当今番茄生产的重要目标。然而,番茄每年因病虫害所引起的损失都相当惊人,番茄在整个生长过程中可发生多种病虫害,若是防治不及时,将会导致减产甚至绝收等严重后果,因此,番茄的病害防治在番茄生产和国民经济发展中占有极其重要的作用。针对当前我国番茄种植期间病害识别仍然停留在主观判断与以往经验相结合的人工视觉检验比较的阶段,该人工识别方法具有很强主观性、劳动强度大、识别效率低等问题。本论文研究计算机图像处理技术与图像相似度检索方法相结合进行番茄图像病害的鉴定识别,实现番茄病斑图像分割、病斑特征值提取优化以及番茄病害图像智能识别;通过计算机技术构建了番茄病害图像数据库系统,同时在已建成的番茄病害图像数据库的基础上开发了番茄病害智能识别程序。研究内容符合现代农业发展的精准化要求和现代农业智能化检测诊断技术的发展方向,在蔬菜病害防治中具有良好的应用前景,也为后续图像数据库相似度检索研究提供了很好的思路,意义深远。主要研究内容与结果包括:(1)在以往研究的基础上,构建了番茄主要病害(疮痂病、灰霉病、灰叶斑病、晚疫病、早疫病)图像数据库,该数据库的结构为关系数据结构,内容主要包含番茄五种常见叶部病害的形状特征、颜色特征、纹理特征等图像信息数据。该数据库实现了番茄病害图片病害特征以及其他描述信息的储存过程,为识别系统提供支持,并为基于图像的检索提供数据基础。(2)在特征参数提取优化方面,采用中值滤波除噪,利用HIS空间的H分量进行病斑分割,从而降低了特征提取复杂度。在特征参数优化过程中,利用基于径向基核函数的主成分分析对不同参数进行优化,得出分析得出颜色参数的识别相关性较大,纹理参数识别相关性最低。最终从提取的28个特征参数中优化成16个特征参数用于构建数据库基本信息表,使用参数减少了43%,有效剔除相关性较小的冗余参数,提高识别算法的效率。(3)在病害识别方面,设计了四种数据库的识别查询算法,进行了单个特征向量与结合多个特征向量的查询识别,得出病害图像的三种特征参数集合更为高效准确,平均识别准确率达到80%;确定系统采用提取三种特征参数组成向量集合的查询算法。(4)开发了番茄病害智能识别程序,实现了番茄病害图像病斑分割、特征提取、特征参数优化、病害识别等功能。且为其它农作物的病害识别提供了参考。