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J-GLOBAL ID：201802286401787727   整理番号：18A0536097

数学的形態学とBayesセグメンテーションに基づく絶縁体認識【Powered by NICT】

Insulator recognition based on mathematical morphology and Bayesian segmentation

著者 (5件)： Xia Fei (College of Automation Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai, China) ,  Tie Hai-feng (ShangHai Green Motive Technology Ltd, Shanghai, China) ,  Shi En-wei (College of Automation Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai, China) ,  Zhang Qian (Department of Electronics, University of York, York, UK) ,  Wang Lei (College of Electric Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CISP-BMEI  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高電圧送電線の検査では,絶縁体の正確かつ完全な同定できるようにするために,数学的形態学とBayesセグメンテーションに基づく絶縁体認識法を提案した。絶縁体画像は,画像グレーと画像雑音低減の前処理手順後,最初にバイアスセグメンテーションアルゴリズムは絶縁体画像をセグメンテーションするための数学的形態学とBayes分割に基づいて提案した。,非標的画像,closed-openの組合せであることを除去するさらに画像セグメンテーション結果を得るために採用されている統合された形態学的フィルタリング法。最後に,フィルタリング画像のグレイレベル情報を元の画像にマッピングされ,数学的形態学の閉動作も,再生された画像に対して行った。画像は絶縁体認識の結果である。実験を通してこの方法は伝送線画像における絶縁体を正確且つ効果的に同定できることを証明した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 雑音低減 ,  送電線 ,  *モルフォロジー ,  前処理 ,  *セグメンテーション ,  フィルタリング ,  伝送線路 ,  *絶縁体 ,  画像
準シソーラス用語： グレイレベル ,  形態学的フィルタ ,  画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

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)： 数学 ,  形態学 ,  セグメンテーション ,  絶縁体