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J-GLOBAL ID：201702212105577765   整理番号：17A0170851

マルチスケール区間補間法に基づく牛肉画像における脂肪交雑の分割【JST・京大機械翻訳】

Application of multi-scale interval interpolation wavelet in beef image of marbling segmentation

著者 (4件)： Zhang Yan’e (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University) ,  Wei Yinghui (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University) ,  Mei Shuli (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University) ,  Zhu Mengting (College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 32  号： 21  ページ： 296-304  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 牛肉脂肪交雑の豊富な程度は脂肪含有量の数量を代表し、牛肉の等級分けの重要な指標である。計算機画像に基づく自動分類技術における画像のノイズ除去と分割処理は脂肪交雑の抽出の基礎である。本論文では,マルチスケール区間内挿法を用いて,偏微分方程式を処理し,中心類似変換に基づく拡張法により,境界効果を効果的に解決した。処理には適応的に配置点を選択し,計算効率を向上させる。実験結果は,提案したアルゴリズムが雑音除去の目的を達成するだけではなく,また,異なる対象領域のエッジを平滑化し,画像テクスチャとエッジをより明確にすることを示した。従来のフィルタと比較して,ピーク信号対雑音比(PSNR)の平均値は平均DBより高く,平均値はフィルタDBより高く,平均値は平均DBより高く,平均値は平均DBよりも高かった。比維納Lv波高0.34。OTSUと比較して,雑音除去の後,グレイスケールによる画像セグメンテーションはより効果的であり,大脂肪を分割するだけではなく,また,脂肪を分割することもでき,牛肉等級判定の精度を向上させる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 波高 ,  *画像 ,  偏微分方程式 ,  *内挿法 ,  グレースケール ,  雑音除去 ,  自動分類 ,  *牛肉 ,  平滑化 ,  雑音低減
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  ピーク信号対雑音比 ,  テクスチャ ,  計算効率 ,  *マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： image segmentation ,  algorithms ,  image processing ,  beef marbling ,  Perona-Malik model ,  multi-scale interval interpolation wavelet ,  image de-noising

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチスケール ,  補間法 ,  牛肉 ,  脂肪交雑