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J-GLOBAL ID：202202261989183787   整理番号：22A1003748

改良CLAHEは,ススキの葉のスライス画像を強化した。【JST・京大機械翻訳】

Method for Intensification of Cleistogenes Songorica Leaf Slices Image Based on Improved CLAHE

著者 (5件)： Zhang Wenxia (内蒙古農業大学 机電工程学院, 呼和浩特 010018;鄂爾多斯応用技術学院 信息工程学院, 内蒙古鄂爾多斯 017000) ,  Wang Chunguang (内蒙古農業大学 机電工程学院, 呼和浩特 010018) ,  Wang Haichao (内蒙古農業大学 机電工程学院, 呼和浩特 010018) ,  Yin Xiaofei (呼和浩特職業学院 机電工程学院, 呼和浩特 010018) ,  Zong Zheying (内蒙古農業大学 机電工程学院, 呼和浩特 010018)
資料名： Nongji Hua Yanjiu  (Nongji Hua Yanjiu)
巻： 44  号： 1  ページ： 25-30  発行年： 2022年 
JST資料番号： C3733A  ISSN： 1003-188X  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： 低コントラスト画像は,無マンゴスの葉スライス画像の取得において避けられないので,後続処理に影響を与える。そのため、従来の制限コントラスト適応ヒストグラム等化方法(contrast-limitedadaptivehistogramequalization,CLAHE)は暗画像処理効果に悪い問題であった。適応輝度調整に基づくCLAHE画像強調アルゴリズムを提案した。まず第一に,画像RGB空間をHSV空間に変換して,画像の輝度成分を抽出して,次に,画像の輝度値に従って,RGBチャネル画像の全体的輝度を適応的に調整して,最後に,CLAHEアルゴリズムを適用して,画像強調を実現した。50枚のマンゴスの葉のスライス画像をサンプルとして試験した。従来のCLAHEアルゴリズムと比較して,このアルゴリズムは,画像情報エントロピー,画像コントラスト,画像平均勾配,および画像のピーク信号対雑音比(SNR)を著しく改善し,従来のCLAHEアルゴリズムによる暗い画像強調の不都合を効果的に克服し,画像の局所的詳細情報と明瞭度を明らかに改善することができた。また,それは,低コントラスト画像強調だけでなく,他の植物葉のスライス画像強調のための参照を提供する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  アルゴリズム ,  エントロピー ,  コントラスト ,  輝度 ,  適応 ,  マンゴー ,  明瞭度 ,  画像処理 ,  *画像 ,  画像強調 ,  *断層画像 ,  チャネル
準シソーラス用語： ピーク信号対雑音比 ,  情報エントロピー ,  ヒストグラム等化 ,  画像コントラスト , 【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)： ススキ ,  葉 ,  スライス画像 ,  強化