文献

J-GLOBAL ID：201702236495139762   整理番号：17A0857232

多特徴融合に基づくイネウンカセグメンテーション【Powered by NICT】

Rice planthopper segmentation based on multi-feature fusion

著者 (4件)： Yue Hongwei (School of Information Engineering, Wuyi University, Jiangmen, China) ,  Man Hong (School of Information Engineering, Wuyi University, Jiangmen, China) ,  Wang Keqiang (School of Automation, Zhongkai University of Agriculture and Engineering, Guangzhou, China) ,  Cao Lu (School of Information Engineering, Wuyi University, Jiangmen, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSIP  ページ： 16-21  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像技術に基づくイネウンカ害虫の診断はインテリジェント農業を開発する効率的な手段である。効果的な輪郭自動化抽出はイネウンカを同定し,分類するための初期段階で重要な前処理技術である。背景テクスチャ構造を含み,センシング画像における不均一集合組織,イネウンカセグメンテーションを非常に難しくしたが結果として得られたカーテンのために,本論文では,水田におけるカーテンのイネウンカのセグメンテーションを行うために,デジタル画像処理に基づいた新しい方法を示した。最初に,画像に適用した非線形分散相運転に基づいて,変換の出力位相は,エッジ検出のために使用した。第二に,カラー特徴に基づく多重特徴融合平均シフト法,とを融合させたオブジェクトセグメンテーションの局在化誤差を低減するためにターゲット情報を強調するエッジ特徴を提案した。実験結果は,特に照明条件の変化と,同時に,このアルゴリズムはよりロバストで作られた特徴融合戦略,イネウンカセグメンテーションにおける成功を達成した提案した方法を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  ロバスト性 ,  多重化 ,  画像 ,  画像技術 ,  照明条件 ,  自動化 ,  アルゴリズム ,  エッジ検出 ,  前処理
準シソーラス用語： 平均値シフト法 ,  色特徴 ,  デジタル画像処理 ,  テクスチャ ,  *特徴融合 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (1件)： 特徴融合