Currently, color, shape and texture

Currently, color, shape and texture image features are used in a vision-based automatic quality control of agricultural products [25]. Among these three image features, color is more robust than shape and texture which are not stable when the distance and view point of potato are varied respect to digital camera [29]. It means that color-based features are good candidate for potato image segmentation. Therefore, in this paper, a robust potato color image segmentation is proposed which is robust against variation of background, distance and view of potato respect to camera. Firstly, an automatically tuned fuzzy rule-based inference system with a color distance input is applied to the input image to highlight potato candidate. Then, a thresholding algorithm that is optimized by the Genetic Algorithm (GA) is used to extract potatoes from candidate image. Finally, the segmentation result is improved by a sequence of some morphological operators.

Kết quả (Việt) 1:

Hiện nay, tính năng hình ảnh màu sắc, hình dáng và cấu trúc được sử dụng trong một tầm nhìn dựa trên tự động kiểm soát chất lượng sản phẩm nông nghiệp [25]. Trong số các tính năng ba hình ảnh, màu sắc là mạnh mẽ hơn so với hình dạng và kết cấu mà không ổn định khi khoảng cách và quan điểm của khoai tây khác nhau tôn trọng đến máy ảnh kỹ thuật số [29]. Nó có nghĩa là màu sắc dựa trên các tính năng là ứng cử viên tốt cho khoai tây hình ảnh phân khúc. Vì vậy, trong bài báo này, một phân khúc hình ảnh màu sắc mạnh mẽ khoai tây là đề xuất đó là mạnh mẽ chống lại các biến thể của nền, khoảng cách và cái nhìn của khoai tây đối với máy ảnh. Trước hết, một hệ thống tự động điều chỉnh suy luận dựa trên quy tắc mờ với một khoảng cách màu đầu vào được áp dụng cho hình ảnh nhập vào để làm nổi bật các ứng cử viên khoai tây. Sau đó, một thuật toán thresholding được tối ưu hóa bằng các thuật toán di truyền (GA) được sử dụng để trích xuất các khoai tây từ ứng cử viên hình ảnh. Cuối cùng, kết quả phân khúc được cải thiện bởi một chuỗi các một số nhà khai thác về hình Thái.

Kết quả (Việt) 2:

Hiện nay, màu sắc, hình dạng và hình ảnh kết cấu tính năng được sử dụng trong kiểm soát chất lượng tự động dựa trên tầm nhìn của sản phẩm nông nghiệp [25]. Trong số các tính năng hình ảnh ba, màu sắc là mạnh hơn so với hình dạng và kết cấu mà không ổn định khi khoảng cách và xem điểm của khoai tây rất đa dạng đối với máy ảnh kỹ thuật số [29]. Nó có nghĩa rằng các đặc tính màu sắc dựa trên những ứng cử viên tốt cho phân vùng ảnh khoai tây. Vì vậy, trong bài báo này, một phân vùng ảnh màu khoai mạnh mẽ được đề xuất là mạnh mẽ chống lại sự biến đổi của nền, khoảng cách và quan điểm của tôn trọng khoai tây để máy ảnh. Thứ nhất, một hệ thống suy luận dựa trên luật lệ mờ tự động điều chỉnh với một đầu vào khoảng cách màu sắc được áp dụng cho các hình ảnh đầu vào để làm nổi bật ứng cử viên khoai tây. Sau đó, một thuật toán ngưỡng được tối ưu hóa bởi các thuật toán di truyền (GA) được sử dụng để trích xuất khoai tây từ hình ảnh ứng cử viên. Cuối cùng, kết quả phân được cải thiện bởi một chuỗi của một số nhà khai thác hình thái học.