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J-GLOBAL ID:201802247684902010   整理番号:18A0226553

水中ビークルで得られた深海底画像の強調とカニの識別によるその評価

Enhancement of deep-sea floor images obtained by an underwater vehicle and its evaluation by crab recognition
著者 (5件):
資料名:
巻: 22  号:ページ: 758-770  発行年: 2017年 
JST資料番号: L3249A  ISSN: 0948-4280  CODEN: JMATF9  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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・深海探査用のサンプリングAUVによる海底画像について,海底からの高度による光強度,特に赤色光の減衰,色調変化等を補正する画像強調補正手法を提示し,カニの識別事例で性能を検証。
・深海底画像に対するRetinex理論にもとづく非一様照度影響の除去,コントラスト強化,色補正,輝度レベル調整等の画像強調プロセスと定式化を説明。海底面からの高度による画像の変化,水槽試験による係数値の較正法,Singh法との比較他を示し,画像の強調補正における各プロセス後と最終的な各色(赤/緑/青)と濃さ(彩度)のグラフ,輝度ヒストグラム等の結果を図示。
・海底に生存するカニの画像を対象として,強調補正処理後の画像に対する二値化,ラベリング等を含むセグメント化処理,およびSIFT(スケール不変特徴変換)ディスクリプタを用いたBoK(キーポイント・バッグ)手法によるカテゴリー分類から成る識別アルゴリズムを提示。本画像処理と識別アルゴリズムの適用により,従来74%の識別精度を84%まで向上できたと結論。
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分類 (2件):
分類
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図形・画像処理一般  ,  パターン認識 
引用文献 (20件):
  • Bazeille S, Quidu I, Jaulin L, and Malkasse JP (2006). Automatic underwater image pre-processing. CMM’06. pp. 1-8.
  • Bewley M, Douillard B, Nourani-Vatani N, Friedman A, Pizarro O, and Williams S (2012). Automated species detection: an experimental approach to kelp detection from sea-floor AUV images. Australas Conf Robot Autom pp. 1-10.
  • Boudhane M, and Nsiri B (2016). Underwater image processing method for fish localization and detection in submarine environment. J Vis Commun Image Represent 39 pp. 226-238.
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  • Hulburt EO (1945). Optics of Distilled and Natural Water. J Opt Soc Am 35(11), pp. 698-705.
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