利用图像处理技术测量水果的热量

应用背景在我们的系统，我们也利用了水果图像作为图像处理工具他们广泛方便和易于使用的。然而，相对于现有工作中，我们的系统有以下贡献。1） ； ；我们的系统是目前唯一一个不唯一的解释和探讨，基于图像的水果热量的不确定性测量，而且措施提出用水果实际结果的不确定性图像及其应用场景。这使得我们的系统中正确仪器仪表和测量的研究背景，并导致更多水果识别系统有意义的结果。2） ； ；据我们所知，这是水果图像分割，分类，鉴定和研究，这不仅不使用图像的热量测量系统，而且在不同如使用不同的图像扩展格式的条件。3） ； ；我们还利用各种水果数字图像这样的应用，梨，橘子和柠檬和水果组合图像。其他现有的工作使用较少的图像（通常是几百个）大多很具体的水果，也不考虑上述条件的变化。对于例如，[ 8 ]采用了纹理和形状的水果只有180个图像特征一个非常独特的形状和纹理，[ 9 ]在水果用水果沙拉，并用120比萨饼图片。从测量的角度来看，我们的研究结果是更全面的，有意义的，和可。4） ； ； ； ；在我们提出的系统中，我们使用更多的功能比其他系统，包括颜色，纹理，大小，形状，而大多数在这方面的现有的方法，如[ 9 ]，只使用颜色和形状特征。 ；关键技术提出的系统：对捕获的图像是图像预处理要提高图像以产生清晰的细节可提高整体的表现。在图像分割中，使用Canny边缘检测器边缘的检测。 ；特征提取，冲浪可以用。 ；提出的系统技术： ；Ø ；压缩–哈尔Ø ；预处理–对比调整，中值滤波，直方图均衡化（自适应直方图均衡），高斯滤波器。Ø ；分割边缘检测Canny算子，Sobel算子。Ø ；特征检测冲浪Ø ；热量基于测量的图像区域的属性值测量优势： ；Ø有用在确定不同类型的食品的卡路里值。Ø ；通过有效地实现该算法，我们可以识别的热量值。Ø ；图像质量高。

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