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アイテム
三種類のカラーモデルによるトマトの成熟度評価
http://hdl.handle.net/10458/474
http://hdl.handle.net/10458/474420b2e26-0f25-48bb-89f8-0b6774a9b9ff
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
KJ00004192547.pdf (1.1 MB)
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| Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2007-06-28 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Estimation of Tomato Ripening Stages Using Three Color Models | |||||
| 言語 | en | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 三種類のカラーモデルによるトマトの成熟度評価 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | eng | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Image processing, RGB, HSV, CIE L*a*b*, Tomato | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||
| 著者 |
永田, 雅輝
× 永田, 雅輝× タラダ, ジャスパ× 石野, 文俊× 槐島, 芳徳× 甲斐, 重隆× タラダ, ジャスパ× 石野, 文俊× 甲斐, 重隆 |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 本研究はトマトの成熟度を評価するために,三種類のカラーモデル(RGB,HSV,CIE L*a*b*)の有効性を比較検討したものである。その方法は,トマトの表面色を各カラーモデルごとにイメージヒストグラムを求めて,その特徴を統計処理(線型判別分析,linear disrimenant analysis)するものである。トマトのデジタルカラーイメージは5段階の成熟度に分類した。各分類ごとに9個のトマトを供試して,そのうちの5個を線型モデル化のために,残り4個は立証のために使用した。トマトの原画像はデジタルカメラを用いて取得し,次にRGB,HSV及びCIEL*a*b*によるイメージヒストグラムはMatLab(イメージプロセシングツールボックス)を用いて作成した。イメージヒストグラムの線型判別分析(線型判別係数予測)には,統計ソフトSPSSを使用し多変量解析を行った。その結果,各カラーモデルにおける線型モデル化は80から100%の値となり良好な結果を得た。成熟度の評価率は,HSV(平均62.5%)およびCIE L*a*b*(同60%)がRGB(同35.0%)より高かった。今後は,品種,サンプル数を増やして精度の向上を図る必要がある。 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | This research was carried out to compare the effectiveness of three color models in estimating the ripening of tomato fruits using features from image histograms and linear discriminant analysis as the statistical classification model. Digital color images were taken from nine tomatoes for each five maturity classes for a total of 45 samples. In each class, five samples were used for model development while the remaining four samples for model verification. Using Matlab (version 6.0 Release 13 Image Processing Toolbox), the images were processed to compute their histograms using the RGB, HSV and CIE L*a*b* color models at different bin sizes. Linear discriminant analysis using a statistical analysis software (SPSS) was performed on the. Histogram features to determine a multi-variate classification model. While all the color models had successfully classified 80 to 100% of the model development samples, they did not performed so well in the verification samples. The average classification success rates of HSV (62.5 %) and CIE L*a*b* (60.0 %) were almost the same and much better than in RGB (35.0 %). Increasing the number 'of bins did not, however, result to a better classification model. | |||||
| 言語 | en | |||||
| 書誌情報 |
ja : 宮崎大学農学部研究報告 en : Bulletin of the Faculty of Agriculture, Miyazaki University 巻 50, p. 65-71, 発行日 2004-03-30 |
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| 出版者 | ||||||
| 出版者 | 宮崎大学農学部 | |||||
| 言語 | ja | |||||
| 出版者 | ||||||
| 出版者 | Miyazaki University | |||||
| 言語 | en | |||||
| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
| 収録物識別子 | 05446066 | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AN00236503 | |||||
| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
