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J-GLOBAL ID：201802215860431425   整理番号：18A0507897

スーパーピクセル,K-meansとPH OGの融合による植物の病気の葉のセグメンテーションと認識【Powered by NICT】

Plant diseased leaf segmentation and recognition by fusion of superpixel, K-means and PHOG

著者 (5件)： Zhang Shanwen (Xijing University, Xi’an, 710123, China) ,  Wang Haoxiang (GoPerception Laboratory, Ithaca, NY, 14850, USA) ,  Wang Haoxiang (Cornell University, Ithaca, NY, 14853, USA) ,  Huang Wenzhun (Xijing University, Xi’an, 710123, China) ,  You Zhuhong (Xijing University, Xi’an, 710123, China)
資料名： Optik  (Optik)
巻： 157  ページ： 866-872  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0251A  ISSN： 0030-4026  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)

抄録/ポイント： もののインターネット(IOT)に基づく植物病変葉セグメンテーションと認識手法をスーパピクセルクラスタリング,K平均クラスタ化と方位勾配(PH OG)アルゴリズムのヒストグラムのピラミッドの融合に基づいて提案した。最初に,カラー病変葉画像はスーパピクセルクラスタリングアルゴリズムによるいくつかのコンパクトなスーパピクセルに分けられる。K-meansクラスタリングアルゴリズムは,各スーパピクセルから病変画像を分割した。最後に,PH OG特徴は,セグメント化した病巣画像とグレースケール画像の三つの色成分から抽出し,ベクターとして四PH OG記述子を連結させた。二植物病変葉画像データベース上での実験結果は,提案した方法が有効であることを示した。プラント病変葉画像セグメンテーションと植物病害認識のための実現可能な解を提供する。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 画像データベース ,  画像 ,  プラント ,  ヒストグラム ,  ベクター ,  クラスタ化 ,  角錐 ,  アルゴリズム ,  *セグメンテーション ,  パターン認識 ,  植物病害
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  グレースケール画像 ,  病巣 ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 葉のセグメンテーション ,  パターン認識 ,  スーパーピクセルの融合 ,  ファジィクラスタリング

分類 (3件)： 表示機器  (NC06030Q) ,  光学情報処理  (BD03060T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： ピクセル ,  pH ,  Og ,  融合 ,  植物 ,  病気 ,  葉 ,  セグメンテーション