ПОРІВНЯННЯ ТА АНАЛІЗ АЛГОРИТМУ ВИЯВЛЕННЯ ПЛОЩІ ЛИСТОВОЇ КУЛЬТУРИ НА ОСНОВІ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ MATLAB

Заголовок (англійською): 
COMPARE AND ANALYSIS OF DETECTION ALGORITHM OF CROP LEAF AREA BASED ON MATLAB SOFTWARE
Автор(и): 
Chen Jie
Ключові слова (укр): 
Собел матод; Prewitt mathod; Canny mathod; Морфологія матод; Метод Denoising
Ключові слова (англ): 
Sobel mathod; Prewitt mathod; Canny mathod; Morphology mathod; Denoising method
Анотація (укр): 
Традиційні оператори виявлення межі належать до лінійних методів фільтрації. Математична морфологія – це нелінійний метод фільтрації, який може підтримувати основні характеристики форми зображення та широко застосовується в різних областях обробки зображень. Лише оператори виявлення межі або обробка математичної морфології не можуть отримати ідеальні результати сегментації. За результатами виявлення морфологічної фільтрації та математично-морфологічної експлуатації здійснюється виявлення морфологічної фільтрації, а крайова інформація рослинних листя витягується багаторазовими експериментами з різними структурними елементами. На основі програмного забезпечення MATLAB, зображення рослинного листа було проаналізовано різними методами: Собелем, Превитом, Канні та Морфологією. Результат методу Собеля був обраний як найкращий для аналізу метод знешумлювання. Останній результат був придатним для алгоритму області зображення.
Анотація (англ): 
Traditional edge detection operators belong to linear filtering methods. Mathematical morphology is a non-linear filtering method, which can maintain the basic shape characteristics of the image and is widely used in various fields of image processing. Only the edge detection operator or mathematical morphology processing can’t get ideal segmentation results. According to the results of edge operator detection, morphological filtering and mathematical morphological operation are carried out, and the edge information of plant leaves is extracted by repeated experiments with different structural elements. Based on MATLAB software, the image of plant leaf was analysed by the diffent mathod of Sobel, Prewitt, Canny, and Morphology. The result of Sobel mathod as the best one was chosen to be analysed by Denoising mathod. The last result was suitable for the image area algorithm.
Публікатор: 
Київський національний університет будівництва і архітектури
Назва журналу, номер, рік випуску (укр): 
Управління розвитком складних систем, номер 36, 2018
Назва журналу, номер, рік випуску (рус): 
Управление развитием сложных систем, номер 36, 2018
Назва журналу, номер, рік випуску (англ): 
Management of Development of Complex Systems
Мова статті: 
English
Формат документа: 
application/pdf
Документ: 
21.pdf
Дата публікації: 
04 Январь 2018
Номер збірника: 
36
Розділ: 
ТЕХНОЛОГІЯ УПРАВЛІННЯ РОЗВИТКОМ
Університет автора: 
School of Mechanical and Electric Engineering, Yancheng Polytechnic College, Jiangsu Yancheng 224005, P.R. China
References: 
  1. Zhang, Yunhe, Qiao, Xiaojun, Wang, Cheng, et al. (2005). Development of crop leaf area measuring instrument based on virtual instrument technology. [J]. Journal of Agricultural Engineering, 12, 200-203.
  2. Zhang, Wenzhao, Hong, Tiansheng, Wu, Weibin, et al. (2007). Research on leaf area detection based on image processing technology. [J]. Agricultural Mechanization Research, 4, 120-124.
  3. CHEN, Ai-jun, LI, Dong-sheng, DONG, Guang-hui. (2010). A system for plant leaf parameter measure based on MATLAB[J]. Journal of China University o f Metrology, 12, 310-313.
  4. Zhang, Wanhong，Ji, Hongfei，Liu, Yonggang. (2017). Measuring leaf area of apple based on analysisi of matlabdigital image. [J]. Northern Horticulture, 3, 15-18.
  5. Jin, Jing, (2018). The feature extraction system design of mango based on computer vision and Matlab, [J]. Electronic Test, 07, 74-75.
  6. ZHAO, Xin, JIA, Xiaojian. (2017). A grain particle counting method based on Matlab. [J]. Journal of Henan Institute of Science and Technology (Natural Science Edition), 10, 65-69.
  7. Luo, Xuening，Peng, Yunfa，Dai, Xijun，Hu, Xiaonan，Luo, Huaping. (2015). Researches on Matlab-based Jujube Image Processing Technology. [J]. Journal of Agricultural Mechanization Research, 03, 183-186.
  8. Wang, Jiangfeng, Luo, Xiwen, Hong, Tiansheng, Ge, Zhenyang. (1998). Application of computer vision technology in mango weight and fruit surface damage detection [J]. Journal of Agricultural Engineering, 04, 186-189.
  9. Liu, Jing, Huang, Yongping, Zhang, Chenghui. (2009). Application of visual system development module in mango fruit surface defect detection [J]. Food and machinery, 02, 82-85.
  10. Pan, Junyang, Xiang, Huiyu, Xue, Zhen. (2017). Mango quality detection platform based on DSP system [J]. Food and machinery, 11, 127-130.
  11. Zhou, Nan, Guo, Guangjing, Tang, Xianliang, Chen, Qiang. (2012). The Realization of the MATLAB － based Program of the Geometrical Characteristics collection of Rice Seeds [J]. Anhui Agri. Sci. Bull., 18( 07), 187-189.
  12. Liu, Yixin, Guo, Yizheng. (2009). Realization of Gray Histogram Feature Extraction with MATLAB [J]. Computer Knowledge and Technology, (32), 9032-9034.
  13. Liu, Hongbo, Liu, Xiaomin, Zheng, Yongyong, Zhao, Yunwei. (2015). Application of MATLAB in the Extraction of Graphic Boundary Features [J]. Mechanical Research and Application, 06, 65-66.
  14. Lei, Jinglei, Wu, Shengmao, Li, Lingjie, Wang, Jun, Pan, Fusheng. (2011). Using MATLAB to extract characteristic geometric parameters of nano-template [J]. Functional materials, 10, 1893-1897.
  15. Sun, Jie, Ouyang, Yali, Xue, Liang. (2017). Application of C# and MATLAB mixed programming in continuous casting slab crack detection [J]. Journal of North China University of Technology (Natural Science Edition), 03, 57-62.
  16. Luo, Xuening, Peng, Yunfa, Dai, Xijun, Hu, Xiaonan, Luo, Huaping. (2015). Research on image processing of jujube based on MATLAB [J]. Agricultural Mechanization Research, 03, 183-186.