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J-GLOBAL ID：201802271528619845   整理番号：18A1735392

コムギ穂部小穂画像セグメンテーションに基づく子実計数手法【JST・京大機械翻訳】

Counting method of grain number based on wheatear spikelet image segmentation

著者 (6件)： Du Shiwei (南京農業大学工学院,江蘇南京,210031) ,  Li Yinian (南京農業大学工学院,江蘇南京,210031) ,  Yao Min (南京農業大学工学院,江蘇南京,210031) ,  Li Ling (南京農業大学工学院,江蘇南京,210031) ,  Ding Qishuo (南京農業大学工学院,江蘇南京,210031) ,  He Ruiyin (南京農業大学工学院,江蘇南京,210031)
資料名： Nanjing Nongye Daxue Xuebao  (Nanjing Nongye Daxue Xuebao)
巻： 41  号： 4  ページ： 742-751  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2367A  ISSN： 1000-2030  CODEN： NNDXEI  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： [目的]コムギ穂部の小穂数と子実数はコムギの収量を直接反映でき、コムギ穂の表現型研究の2つの非常に重要なパラメーターである。[方法]この2つのパラメータを迅速に測定するために、小麦穂部の正視画像に対して、画像処理技術に基づいた小麦小穂放物線分割方法を提案し、小穂数と子実数の同期識別計数を実現した。最初に,画像前処理アルゴリズムを用いて,穂軸に沿った2値画像を得て,次に,2値画像の3つの位置点を,3つの位置点(小穂の3つの位置点)から得て,次に,2値画像の3つの位置点を,2値画像の3つの位置点から得て,次に,3点フィッティング放物線を,2値画像の上の3つの点から,決定した。最後に、放物線位置を用いて各小穂を分割し、同時に閾値法により各小穂面積値とその子実数との関係を確定した。【結果】小穂数と子実数の識別法を3つのコムギ穂画像を用いて検証した。小穂数識別の平均誤差は68.16%,平均絶対誤差は0.46,平均相対誤差は2.99%であり,小穂数法と比較して,認識精度は著しく改善された。平均絶対誤差は2.11で,平均相対誤差は5.62%であった。コムギ穂の平均測定時間は7.99sであった。【結語】本方法は,コムギ穂の小穂数および子実数を自動的に計数することができた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像処理 ,  二値画像 ,  *画像 ,  *コムギ ,  アルゴリズム ,  表現型
準シソーラス用語： 測定時間 ,  認識精度 ,  相対誤差 ,  平均絶対誤差 ,  穂軸 ,  計数 ,  子実 ,  画像セグメンテーション ,  *小穂 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 稲作  (FC03020C)

タイトルに関連する用語 (7件)： コムギ ,  穂 ,  小穂 ,  画像セグメンテーション ,  子実 ,  計数 ,  手法