As mentioned in the introduction se

As mentioned in the introduction section, some researchers such as us, suggested using the HSV or HSI color space for potato color segmentation. Again, the mor- phological operators are also used to improve the segmentation results. We believe that the novelty of our proposed method is a combination of fuzzy rule-based infer- ence system and GA-based thresholding for potato image binarization. Therefore, we replace our proposed fuzzy rule-based inference system and GA-based threshold- ing with the Fuzzy-C means and K-means algorithms which inputs are the proposed HSVr color value. The number of clusters in both algorithms is set to four which is already confirmed by the subtractive clustering algorithm. Moreover, in order to achieve the best results, our experiments show that one of the output clusters should be labeled for potato pixels, while the others are labeled for non-potato pixels.

Kết quả (Việt) 1:

Như đã đề cập trong phần giới thiệu, một số nhà nghiên cứu như chúng tôi, đề nghị sử dụng không gian màu HSV hay HSI cho khoai tây màu phân khúc. Một lần nữa, các nhà khai thác mor-phological cũng được sử dụng để cải thiện các kết quả phân khúc. Chúng tôi tin rằng mới lạ của phương pháp được đề xuất của chúng tôi là một sự kết hợp của hệ thống mờ dựa trên quy tắc suy luận-ence và thresholding GA cho khoai tây hình ảnh binarization. Vì vậy, chúng tôi thay thế hệ thống đề nghị suy luận dựa trên quy tắc mờ và GA dựa trên ngưỡng-ing của chúng tôi với các phương tiện Fuzzy-C và K-có nghĩa là các thuật toán đầu vào đó là giá trị đề nghị màu HSVr. Số lượng các cụm trong các thuật toán cả hai được thiết lập để bốn mà đã được xác nhận bởi các thuật toán kết cụm phối. Hơn nữa, để đạt được kết quả tốt nhất, thí nghiệm của chúng tôi cho thấy rằng một trong những đầu ra nên được gắn nhãn cho khoai tây pixel, trong khi những người khác được gắn nhãn cho-potato pixel.

Kết quả (Việt) 2:

Như đã đề cập trong phần giới thiệu, một số nhà nghiên cứu như chúng tôi, đề nghị sử dụng các không gian màu HSV hoặc HSI để phân đoạn màu khoai tây. Một lần nữa, các nhà khai thác phological vong cũng được sử dụng để cải thiện các kết quả phân khúc. Chúng tôi tin rằng sự mới lạ của phương pháp đề xuất của chúng tôi là sự kết hợp của hệ thống kinh infer- dựa trên luật lệ mờ và GA dựa trên ngưỡng cho binarization hình ảnh khoai tây. Do đó, chúng ta thay thế hệ thống của chúng tôi đề xuất mờ dựa trên nguyên tắc suy luận và GA-dựa threshold- ing với các phương tiện Fuzzy-C và K-nghĩa các thuật toán mà đầu vào là các đề xuất giá trị màu HSVr. Số lượng các cụm trong cả hai thuật toán được thiết lập đến bốn mà đã được xác nhận bởi các thuật toán phân nhóm trừ. Hơn nữa, để đạt được kết quả tốt nhất, các thí nghiệm của chúng tôi cho thấy rằng một trong những cụm đầu ra phải được dán nhãn cho điểm ảnh khoai tây, trong khi những người khác được dán nhãn đối với pixel không khoai tây.