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J-GLOBAL ID：201702291494432403   整理番号：17A0162983

画像処理技術を用いて,ダイズ葉の相対的病斑面積を計算した。【JST・京大機械翻訳】

Measurement of relative lesion area on soybean leaf using image processing technology

著者 (5件)： Hu Weiwei (College of Information and Computer Science,Anhui Agricultural University) ,  Zhang Wu (College of Information and Computer Science,Anhui Agricultural University, Key Laboratory of Technology Integration and Application in Agricultural Internet of Things,Ministry of Agriculture) ,  Liu Lianzhong (College of Information and Computer Science,Anhui Agricultural University, Key Laboratory of Technology Integration and Application in Agricultural Internet of Things,Ministry of Agriculture) ,  Cai Ruiying (College of Information and Computer Science,Anhui Agricultural University) ,  Zhu Xiaoqian (College of Information and Computer Science,Anhui Agricultural University)
資料名： Jiangsu Daxue Xuebao  (Jiangsu Daxue Xuebao)
巻： 32  号： 4  ページ： 774-779  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2703A  ISSN： 1000-4440  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： ダイズの病害の程度を定量的に評価するために,画像処理に基づくダイズ葉の相対的病斑面積を測定する方法を提案した。HSVとL*A*B*特徴空間クラスタリング法により、目標葉と病斑領域を段階的に分離し、領域充填法を用いて葉面の滴、,と菌糸などの干渉を減少し、最後に目標葉と病斑領域の画素数によって相対病斑面積を計算した。この方法を用いて,シャーレと背光板の葉の画像を試験し,その結果,800×800のカラー画像が約20秒の処理を必要とし,葉の病斑領域と健康領域の分割精度は97%以上に達し,相対面積の計算精度は99%以上であった。従来のしきい値分割法と比較して,提案方法は,効果的にターゲットの葉と病斑領域を分割することができ,そして,相対的病斑領域を迅速かつ正確に計算することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ダイズ ,  液滴 ,  *画像 ,  菌糸 ,  カラー画像 ,  *画像処理
準シソーラス用語： 計算精度 ,  健康 ,  画素数 ,  クラスタリング法 ,  特徴空間 ,  *病斑 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： relative lesion area ,  diseased spot ,  image segmentation ,  K-means clustering

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 画像処理 ,  ダイズ ,  葉 ,  病斑 ,  面積 ,  計算