Plant Classification in Images of Natural Scenes Using Segmentations Fusion
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 33، شماره: 9
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 229
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-33-9_007
تاریخ نمایه سازی: 6 اردیبهشت 1400
چکیده مقاله:
This paper presents a novel approach to automatic classifying and identifying of tree leaves using image segmentation fusion. With the development of mobile devices and remote access, automatic plant identification in images taken in natural scenes has received much attention. Image segmentation plays a key role in most plant identification methods, especially in complex background images. Where there are no presumptions about leaf and background, segmentation of leaves in images with complex background is very difficult. In addition, each image has special conditions, so parameters of the algorithm must be set for each image. In this paper, image segmentation fusion is used to overcome this problem. A fast method based on maximum mutual information is used to fuse the results of leaf segmentation algorithms with different parameters. Applying Tsallis entropy and g-calculus, generalized mutual information equations are derived and used to obtain the best consensus segmentation. To evaluate the proposed methods, a dataset with tree leaf images in natural scenes and complex backgrounds is used. These images were taken from Pl@ntLeaves dataset and modified so that they do not have a presumption. The experimental results show the use of Tsallis entropy and g-calculus in image segmentation fusion, improves plant species identification.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
N. Nikbakhsh
Department of Electrical & Computer Engineering, Babol Noshirvani University of Technology, Babol, Iran
Y. Baleghi Damavandi
Department of Electrical & Computer Engineering, Babol Noshirvani University of Technology, Babol, Iran
H. Agahi
Department of Mathematics, Faculty of Basic Science, Babol Noshirvani University of Technology, Babol, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :