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J-GLOBAL ID：201802277402773624   整理番号：18A0210846

流域と地域における重みづけに基づく粘着性クコの分類方法について述べた。【JST・京大機械翻訳】

Method of classification for touching wolfberry based on watershed and regional area weighted

著者 (3件)： Zhao Junjun (蘭州交通大学電子与信息工程学院,甘粛蘭州,730070) ,  Wang Xiaopeng (蘭州交通大学電子与信息工程学院,甘粛蘭州,730070) ,  Qu Yanhong (蘭州交通大学電子与信息工程学院,甘粛蘭州,730070)
資料名： Chuanganqi yu Wei Xitong  (Chuanganqi yu Wei Xitong)
巻： 36  号： 9  ページ： 49-52  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3686A  ISSN： 1000-9787  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： Lycium barbarumの高い分類効率と低い正確さの欠点を克服するために,形態学的流域と地域の重みづけに基づくクコの分類法を提案したが,これらの問題を解決することができることが示された。Lycium barbarumの形態学的前処理により,乾燥した乾燥の間に生じた微細なノイズを除去し,領域の輪郭の位置を維持しながら,不規則なエッジを除去することができた。標識の極小値の流域アルゴリズムを用いて、画像を分割し、クコの赤色成分の分布によってカビの粒子を除去し、正常なクコの二値画像に対して、領域の面積標識アルゴリズムを用いて各目標を獲得し、粒子の面積を獲得し、そして、ホテルアルゴリズムを用いて粒子のアスペクト比を獲得した。長さ幅比を面積の重みとして、面積重み修正後にクラスター分析を行い、3種類に分けた。実験結果は以下を示す。この方法により、異なる大きさの粘着性クコの粒子を迅速かつ正確に分類できることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *重みづけ ,  アルゴリズム ,  モルフォロジー ,  アスペクト比 ,  二値画像 ,  クラスタ分析 ,  *流域 ,  画像 ,  前処理 ,  雑音
準シソーラス用語： 流域法 ,  *分類法 ,  *粘着性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： touching wolfberry ,  morphological watershed ,  regional area weighted ,  cluster analysis ,  wolfberry classification

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 流域 ,  地域 ,  重みづけ ,  粘着性 ,  クコ ,  分類方法