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J-GLOBAL ID：201802274226583532   整理番号：18A1751390

改良圃場ナビゲーション特徴点抽出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An improved feature point extraction algorithm for field navigation

著者 (3件)： Chen Yan (广西科技大学電气与信息工程学院,广西 柳州 545006;广西科技大学計算机科学与通信工程学院,广西 柳州 545006) ,  Li Chungui (广西科技大学計算机科学与通信工程学院,广西 柳州,545006) ,  Hu Bo (广西科技大学電气与信息工程学院,广西 柳州,545006)
資料名： Guangxi Keji Daxue Xuebao  (Guangxi Keji Daxue Xuebao)
巻： 29  号： 3  ページ： 71-76  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3549A  ISSN： 1004-6410  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： ナビゲーション特性点としての画像の各背景画素の座標の中点を目標として,改良特徴点抽出アルゴリズムを,ナビゲーション線の精度が高くない問題のために,提案した。まず,正規化2G-R-B超緑特徴を用いて画像をグレースケール化し,最大クラス間分散(OS-TU)法と形態学的オクルージョン演算を用いてグレースケール画像を分割し,フィルタリングした。次に,初期特徴点として各行の背景画素座標の中点を抽出し,次に,特徴点を初期特徴点と画像中心線間の画素数によって修正した。最後に,修正後の特徴点を用いて,ナビゲーション線を得た。シミュレーション結果は,この改良アルゴリズムが,環境ノイズの影響が少なく,リアルタイム性が良好で,フィッティングした航行線が精度において明白な優位性を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像 ,  雑音 ,  フィルタリング ,  シミュレーション ,  演算 ,  モルフォロジー ,  *アルゴリズム ,  画素 ,  正規化 ,  グレースケール ,  オクルージョン ,  航行
準シソーラス用語： 画素数 ,  グレースケール画像 ,  *特徴点 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： feature point ,  navigation line extraction ,  agricultural machinery navigation

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 圃場 ,  ナビゲーション ,  特徴点 ,  アルゴリズム