特異性マップを用いたフラクタル特性に基づいた土壌孔隙空間の局所3次元セグメンテーション【Powered by NICT】

Martin-Sotoca Juan J.; Martin-Sotoca Juan J.; Saa-Requejo A.; Saa-Requejo A.; Grau J.B.; Tarquis A.M.; Tarquis A.M.

文献

J-GLOBAL ID：201702260347164675 整理番号：17A1637741

特異性マップを用いたフラクタル特性に基づいた土壌孔隙空間の局所3次元セグメンテーション【Powered by NICT】

Local 3D segmentation of soil pore space based on fractal properties using singularity maps

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資料名：
巻： 311 ページ： 175-188 発行年： 2018年
JST資料番号： E0256B ISSN： 0016-7061 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

過去10年間,X線計算機トモグラフィー(CT)における主要な技術的進歩は,非常に微細なスケールでの三次元(3D)天然多孔質媒体構造の研究と再構成を可能にした。土壌科学者は,土壌の物理的,化学的および生物学的プロセスの範囲の予測モデルを開発するために内部構造情報を使用することができる。画像からの複雑な細孔空間幾何学情報を抽出するためにこれらの方法を適用した場合の画像セグメンテーションとしきい値が重要な段階である。伝統的なしきい値アルゴリズム面の課題は,画像獲得プロセス中に混入した土壌試料,雑音とアーチファクトの不均一性に関連した。本研究では,フラクタル概念に基づく局所グレースケール値(GV)濃度変動を用いた新しいセグメンテーション法を提案した。各点でGV濃度を測定した特異点マップ。C-V法を適用し,特異点地図アプローチ(特異性CV法)を併用したCT画像を二値化する適用できるしきい値を定義することであった。本研究はまた,低コントラストと非二峰性GVヒストグラムをシミュレートする切断された多重フラクタルに基づく3D合成土壌画像を生成する新しい方法を紹介した。合成土壌画像は,従来の分割法(大津と最大エントロピー)を比較特異性CV法とする目的で作成した。は気孔率の良好な結果と従来の方法より全てのスケールで細孔の多くを得た,幾つかの小細孔は全ての異常GVを増幅する能力のために,誤って同定された。誤分類誤差(ME)であった大津低と類似していた。二つの異なる3次元CT土壌画像もこの解析に使用されたが,1.2及び1.6gcm~ 3バルク密度と同じ土壌の試料に対応していた。GV画像に特異性CV法を適用した後,結果は前述の従来の分割法と比較した。画像比較は,気孔率,細孔径分布(PSD)と累積細孔径分布(CPSD)に基づいた。最大細孔をOtsu法は特異性CV法より高い空隙率を達成した。しかし,特異点CV法はすべてのサイズでより多くの細孔を検出した。最大エントロピー法は常に最低の気孔率を得た。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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土壌物理

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