Contrast enhancement using brightness preserving histogram equalization technique for classification of date varieties

العناوين الأخرى

تغزيز التباين باستخدام الحفاظ على تقنيات تكافؤ الرسم البياني لتصنيف أنواع التمر المختلفة

المؤلفون المشاركون

Khriji, Lazhar
Manickavasagan, A.
al-Yahyai, Rashid A.
Thomas, Gordon

المصدر

The Journal of Engineering Research

العدد

المجلد 11، العدد 1 (31 مارس/آذار 2014)، ص ص. 55-63، 9ص.

الناشر

جامعة السلطان قابوس كلية الهندسة

تاريخ النشر

2014-03-31

دولة النشر

سلطنة عمان

عدد الصفحات

9

التخصصات الرئيسية

تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الموضوعات

الملخص AR

تقنية رؤية الحاسب الآلي أصبحت شعبية لتقييم جودة العديد من المنتجات في الصناعات الغذائية.

تحسين الصورة هي الخطوة الأولى من أجل الحصول على معلومات مفصلة لتحديد الجودة.

في هذه الدراسة تم استخدام الحفاظ على تقنيات تكافؤ الرسم البياني لتعزيز ملامح الصور ذات المقياس الرمادي لتصنيف ثلاثة أنواع من التمور (خلاص, فارض و المدينة المنورة).

المتوسط و التكون و التفرطح و الالتواء تم استنباطهم من الصور الأصلية و الصور المعززة.

المتوسط و التكون و التفرطح تم استنباطهم من الصور الأصلية و الالتواء تم استنباطه من الصور الأصلية و المعززة.

المتوسط و التكون من الصور الأصلية و الالتواء من الصور المعززة تم اختيارهم استناداً على نهج لوكا في اختيار الخصائص.

و قد تحققت كفاءة التصنيف العام 93,72% مع ثلاث ميزات فقط.

طريقة سطوع استخدام الخفاظ على تقنيات تكافؤ الرسم البياني لديها إمكانيات كبيرة لتحسين التصميف لنوعيات مختلفة من الأطعمة و المنتجات الزراعية بخصائص قليلة.

الملخص EN

Computer vision technique is becoming popular for quality assessment of many products in food industries.

Image enhancement is the first step in analyzing the images in order to obtain detailed information for the determination of quality.

In this study, Brightness preserving histogram equalization technique was used to enhance the features of gray scale images to classify three date varieties (Khalas, Fard and Madina).

Mean, entropy, kurtosis and skewness features were extracted from the original and enhanced images.

Mean and entropy from original images and kurtosis from the enhanced images were selected based on Lukka's feature selection approach.

An overall classification efficiency of 93.72 % was achieved with just three features.

Brightness preserving histogram equalization technique has great potential to improve the classification in various quality attributes of food and agricultural products with minimum features.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Thomas, Gordon& Manickavasagan, A.& Khriji, Lazhar& al-Yahyai, Rashid A.. 2014. Contrast enhancement using brightness preserving histogram equalization technique for classification of date varieties. The Journal of Engineering Research،Vol. 11, no. 1, pp.55-63.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-371535

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Thomas, Gordon…[et al.]. Contrast enhancement using brightness preserving histogram equalization technique for classification of date varieties. The Journal of Engineering Research Vol. 11, no. 1 (2014), pp.55-63.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-371535

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Thomas, Gordon& Manickavasagan, A.& Khriji, Lazhar& al-Yahyai, Rashid A.. Contrast enhancement using brightness preserving histogram equalization technique for classification of date varieties. The Journal of Engineering Research. 2014. Vol. 11, no. 1, pp.55-63.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-371535

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references : p. 62-63

رقم السجل

BIM-371535