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La investigacin sobre las races del arroz () exige el anlisis automtico de la arquitectura de las races durante el procesamiento de imgenes. Para un filtro digital es todo un reto identificar las races a partir de un fondo oscuro y desordenado. El algoritmo original de Frangi, presentado por Alejandro F. Frangi en 1998, es un exitoso filtro de paso bajo dedicado a la mejora de imgenes de vasos sanguneos. Teniendo en cuenta la similitud entre vasos y races, el algoritmo del filtro Frangi se aplica para perfilar las races. Sin embargo, el Frangi original slo realza las races primarias en forma de tubo, pero borra las races laterales durante el filtrado. En este artculo se propone un algoritmo de filtrado Frangi mejorado (IFFA), diseado para las races de las plantas. En primer lugar, se disea un sistema automtico de fenotipado de races para la adquisicin de imgenes de races de alto rendimiento. En segundo lugar, se utiliza umbralizacin de imagen multinivel, etiquetado de componentes conectados y correccin de anchura para optimizar la imagen binaria de salida. En tercer lugar, para mejorar la estructura local, el operador de filtrado gaussiano del Frangi original se redisea con un ncleo gaussiano truncado, lo que permite discernir mejor las races laterales. En comparacin con el filtro Frangi original y el software disponible en el mercado, IFFA es ms rpido y preciso, alcanzando una precisin de pxeles del 97,48%. El IFFA es un enfoque de filtrado morfolgico eficaz para realzar las races del arroz para su segmentacin y posterior investigacin biolgica. Resulta convincente que IFFA es adecuado para el procesamiento de diferentes imgenes bidimensionales de races de plantas y el anlisis morfolgico.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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