In the proposed thresholding algori

In the proposed thresholding algorithm, in order to use the GA for optimization of the threshold value, the objective function which should be minimized is pre- sented here. Suppose that there are NP and NNP potato and non-potato pixels which are selected randomly as the training sample set. In order to improve the result achieved during optimization, it is necessary to select the ambiguous regions which are affected by shadow and variable lighting, from the sample likelihood im- ages. Figure 9 shows a sample ambiguous region which is inside the black border. After applying a threshold value to the training sample set, the CP and CNP are the correctly segmented pixels as potato and non-potato pixels, respectively. The fitness function, which should be maximized, is considered as follow:

Kết quả (Việt) 1:

Trong thuật toán đề nghị thresholding, để sử dụng GA để tối ưu hóa các giá trị ngưỡng, hàm mục tiêu phải được giảm thiểu là trước đây sented. Giả sử là NP và NNP khoai tây và khoai tây không pixel mà được lựa chọn ngẫu nhiên như mẫu được đào tạo. Để cải thiện kết quả đạt được trong thời gian tối ưu hóa, nó là cần thiết để chọn các vùng mơ hồ mà bị ảnh hưởng bởi bóng tối và ánh sáng biến, từ các mẫu khả năng im dành cho lứa tuổi. Hình 9 cho thấy một khu vực không rõ mẫu mà bên trong biên giới màu đen. Sau khi áp dụng một giá trị ngưỡng để đào tạo mẫu thiết lập, các CP và CNP là điểm ảnh chính xác phân đoạn như khoai tây-potato pixel, tương ứng. Các chức năng thể dục, nên được tối đa, được coi là như sau:

Kết quả (Việt) 2:

Trong thuật toán ngưỡng đề xuất, để sử dụng GA để tối ưu hóa giá trị ngưỡng, hàm mục tiêu đó nên được giảm thiểu là tiền sented đây. Giả sử có NP và NNP khoai tây và khoai tây không điểm ảnh được lựa chọn ngẫu nhiên là tập mẫu huấn luyện. Để cải thiện các kết quả đạt được trong quá trình tối ưu hóa, nó là cần thiết để chọn vùng mơ hồ mà bị ảnh hưởng bởi bóng tối và ánh sáng biến, từ khả năng mẫu im- lứa tuổi. Hình 9 cho thấy một mẫu khu vực mơ hồ mà là bên trong các đường viền màu đen. Sau khi áp dụng một giá trị ngưỡng để tập mẫu huấn luyện, các CP và CNP là các điểm ảnh một cách chính xác được phân khúc như khoai tây và khoai tây phi pixel, tương ứng. Các chức năng tập thể dục, mà nên được tối đa, được xem như sau: