Contrast enhancement using brightness preserving histogram equalization technique for classification of date varieties
Other Title(s)
تغزيز التباين باستخدام الحفاظ على تقنيات تكافؤ الرسم البياني لتصنيف أنواع التمر المختلفة
Joint Authors
Khriji, Lazhar
Manickavasagan, A.
al-Yahyai, Rashid A.
Thomas, Gordon
Source
The Journal of Engineering Research
Issue
Vol. 11, Issue 1 (31 Mar. 2014), pp.55-63, 9 p.
Publisher
Sultan Qaboos University College of Engineering
Publication Date
2014-03-31
Country of Publication
Oman
No. of Pages
9
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract 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.
Abstract 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.
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 62-63
Record ID
BIM-371535