![](/images/graphics-bg.png)
Comparative Analysis between LDR and HDR Images for Automatic Fruit Recognition and Counting
المؤلفون المشاركون
Coelho, João Paulo
Boaventura-Cunha, José
Pinho, Tatiana M.
Oliveira, Josenalde
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-08-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Precision agriculture is gaining an increasing interest in the current farming paradigm.
This new production concept relies on the use of information technology (IT) to provide a control and supervising structure that can lead to better management policies.
In this framework, imaging techniques that provide visual information over the farming area play an important role in production status monitoring.
As such, accurate representation of the gathered production images is a major concern, especially if those images are used in detection and classification tasks.
Real scenes, observed in natural environment, present high dynamic ranges that cannot be represented by the common LDR (Low Dynamic Range) devices.
However, this issue can be handled by High Dynamic Range (HDR) images since they have the ability to store luminance information similarly to the human visual system.
In order to prove their advantage in image processing, a comparative analysis between LDR and HDR images, for fruits detection and counting, was carried out.
The obtained results show that the use of HDR images improves the detection performance to more than 30% when compared to LDR.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Pinho, Tatiana M.& Coelho, João Paulo& Oliveira, Josenalde& Boaventura-Cunha, José. 2017. Comparative Analysis between LDR and HDR Images for Automatic Fruit Recognition and Counting. Journal of Sensors،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187312
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Pinho, Tatiana M.…[et al.]. Comparative Analysis between LDR and HDR Images for Automatic Fruit Recognition and Counting. Journal of Sensors No. 2017 (2017), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187312
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Pinho, Tatiana M.& Coelho, João Paulo& Oliveira, Josenalde& Boaventura-Cunha, José. Comparative Analysis between LDR and HDR Images for Automatic Fruit Recognition and Counting. Journal of Sensors. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187312
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1187312
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)