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J-GLOBAL ID：201202212394942760   整理番号：11A0919124

カラーヒストグラムおよび並列木複素ウェーブレット変換(DTCWT)に基づく昆虫類の画像識別

Image identification of insects based on color histogram and dual tree complex wavelet transform (DTCWT)

著者 (3件)： ZHU Le-Qing (Coll. of Computer Sci. and Information Engineering, Zhejiang Gongshang Univ., Zhejiang, Hangzhou) ,  ZHANG Zhen (Res. Inst. of Forest Ecology, Environment and Protection, Chinese Acad. of Forestry, Beijing) ,  ZHANG Pei-Yi (Res. Inst. of Forest Ecology, Environment and Protection, Chinese Acad. of Forestry, Beijing)
資料名： Kunchong Xuebao  (Kunchong Xuebao)
巻： 53  号： 1  ページ： 91-97  発行年： 2010年 
JST資料番号： W1455A  ISSN： 0454-6296  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： 本研究は,一般の害虫生産管理技術者に昆虫類を識別する便利な方法を提供することを目的としている。翅画像のカラーヒストグラムおよび二重系樹複合波束変換(DTCWT)を分析することにより昆虫を分類する新規方法を開発した。関心領域(ROI)を特定するために鱗翅目昆虫類の翅画像を前処理する。まず最初に,カラー画像を赤-緑-青(RGB)から色相-彩度-評価(HSV)のスペースに変換し,関心領域の1Dカラーヒストグラムがそれぞれ色相と彩度分布を作成する。次にカラー画像をグレースケール画像に変換し,正確なDTCWTの特徴を抽出するために,画像を回転させ均一な位置にして解析をする。試験とテンプレート画像間のヒストグラムベクトルの相関を演算することで初めて照合が行われる。相関が許容限界より高ければ,それらのDTCWTの特徴をさらに照合する。DTCWTの特徴照合はキャンベラ距離を演算するものと理解されており,隣り合っているほど,種の適合度も高いと考えられる。方法は,昆虫データベース中の100の鱗翅目種の画像でテストされ,認識率は高いもので76%,前翅画像のサブセット認識率においては92%であった。理想的時間効率も達成した。実験結果は提案した方法の有効性を証明した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ウェーブレット変換 ,  *ヒストグラム ,  昆虫類 ,  画像
準シソーラス用語： *カラーヒストグラム ,  グレースケール画像 ,  テンプレート画像

分類 (1件)： 個体群生態学  (EE03030S)

タイトルに関連する用語 (6件)： カラー ,  ヒストグラム ,  木 ,  複素ウェーブレット変換 ,  昆虫類 ,  画像識別