ORIGINAL PAPER
OS-GLCM computer system designed to generate a GLCM matrix for the digital image of oilseed rape
,
 
,
 
,
 
,
 
 
 
 
More details
Hide details
1
Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu, Wydział Rolnictwa i Bioinżynierii, Instytut Inżynierii Biosystemów ul. Wojska Polskiego 27, 60-637 Poznań, Poland
 
 
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering 2017;62(4):41-44
 
KEYWORDS
ABSTRACT
The purpose of this paper is to produce original software for calculating the GLCM matrix and its properties. Application mechanics is based on two AForge.Net library for image segmentation, and the Accord.Net library for calculating the GLCM matrix. The application mechanics have included the ability to calculate the GLCM matrix at the given accounts. The application is equipped with functions that calculate the properties of the matrix as a full complement of the problem. Generated matrix properties are saved to a CSV file, or added to an existing one according to user preferences. Digital images of rape leaves constitute a research material used in the work.
REFERENCES (14)
1.
Boniecki P., Przybył J., Zaborowicz M., Górna K., Dach J., Okoń P., Przybył K., Mioduszewska N., Idziaszek P.: SOFMtype artificial neural network for the non-parametric qualitybased classification of potatoes. Proc. SPIE 10033, Eighth International Conference on Digital Image Processing (ICDIP 2016), 100332F (August 29, 2016); doi: 10.1117/12.2243907.
 
2.
Boniecki P.: Elementy modelowania neuronowego w rolnictwie. Wydawnictwo Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu, 2008.
 
3.
Diepenbrock W.: Yield analysis of winter oilseed rape (Brassica napus L.): a review. Field Crops Research, 2000, Volume 67, 1, 35-49.
 
4.
Dobek T.K.: Evaluation of economic effectiveness and power consumption for farming of winter rapeseed and winter wheat utilized for biofuel production. Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej, 2007, 11, 6 (94), 41-48.
 
5.
Górna K., Zaborowicz M., Jaśkowski B.M., Jaśkowski J.M., Boniecki P., Okoń P., Kozłowski R.J., Przybył J.: Neural analysis of bovine ovaries ultrasound images in the identification process of the corpus luteum - preliminary study, 2016. Proc. SPIE 10033, Eighth International Conference on Digital Image Processing (ICDIP 2016), 1003315 (August 29, 2016); doi:10.1117/12.2248318.
 
6.
Jesk M.: Projekt i implementacja komputerowej metody detekcji porażenia roślin uprawnych przez choroby z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Praca inżynierska. Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu, 2016.
 
7.
Koszela K., Weres J., Boniecki P., Zaborowicz M., Przybył J., Dach J., Pilarski K., Janczak D.: Computer image analysis in the quality procedure for selected carrot varieties. Proc. SPIE 8878, Fifth International Conference on Digital Image Processing (ICDIP 2013), 887811 (July 19, 2013); doi:10.1117/12.2030701.
 
8.
Kozłowski R.J., Kozłowski J., Przybył K., Niedbała G., Mueller W., Okoń P., Wojcieszak D., Koszela K., Kujawa S.: Image analysis techniques in the study of slug behavior. Proc. SPIE 10033, Eighth International Conference on Digital Image Processing (ICDIP 2016), 100332I (August 29, 2016); doi:10.1117/12.2244533.
 
9.
Kubik T., Paluszyński W., Iwaniak A., Tymków P.: Klasyfikacja obrazów rastrowych z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych i statystycznych metod klasyfikacji. Wydawnictwo Uniwersytetu Przyrodniczego we Wrocławiu, 2008.
 
10.
Mączyńska A., Głazek M., Krzyzińska B., Banachowska J.: Occurrence of winter oilseed rape pathogens in 1999 and 2000 years. Rośliny Oleiste, 2001, Volume XXII, 127-138.
 
11.
Okoń P., Kozłowski R.J., Zaborowicz M., Górna K., Ludwiczak A., Ślósarz P., Janiszewski P., Strzeliński P., Jurek P., Koszela K., Boniecki P., Przybył J.: Possibilities for the use of edge detection algorithms in the analysis of images of oilseed rape leaves. Proc. SPIE 10033, Eighth International Conference on Digital Image Processing (ICDIP 2016), 100331M (August 29, 2016); doi: 10.1117/12.2248329.
 
12.
Przybylak A., Boniecki P., Zaborowicz M., Mo Z., Przybył K.: Przykłady wykorzystania modelowania neuronowego w praktyce rolniczej. Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna, 2013, 1.
 
13.
Rudowicz-Nawrocka J., Tomczak R.J., Nowakowski K., Mueller W., Kujawa S.: Development of Software for Airborne Photos Analysis, 2014. Proc. SPIE 9159, Sixth International Conference on Digital Image Processing (ICDIP 2014), 915928 (April 16, 2014); doi:10.1117/12.2064836.
 
14.
Sharma N., Ray A.K., Sharma S., Shukla K.K., Pradhan S., Aggarwal L.M.: Segmentation and classification of medical images using texture-primitive features: Application of Bamtype artificial neural network. Journal of Medical Physics, 2008, 33(3): 119-126, doi: 10.4103/0971-6203.42763.
 
eISSN:2719-423X
ISSN:1642-686X
Journals System - logo
Scroll to top