The skin properties like skin dryne

The skin properties like skin dryness, fungus and allergic symptoms i.e. etching kind of problem correlation with skin texture
profile is discussed in the proposed thesis work. In the existing scenario, the skin images are analyzed in frequency domain. However, it
is observed that the skin color in texture images does not vary over a wide range. Hence, the histogram profile of the skin texture remains
almost flat. In the proposed work, we have shifted the skin texture analysis towards the gray level profile analysis. The gray color profile
of the skin texture may give fair idea about the skin sensitivity and is a new emerging skin texture analysis tool. In the proposed work,
skin gray color profile has been taken as the input parameter in order to ascertain the skin profile. In the proposed thesis work, Gray
Level Co-occurrence Matrix of the skin image is computed. The GLCM functions characterize the texture of an image by calculating
how often pairs of pixel with specific values and in a specified spatial relationship occur in an image, creating a GLCM, and then
extracting statistical measures from this matrix. Further, the image entropy and energies are also computed in order to correlate the skin
symptoms to the skin texture images.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คุณสมบัติผิวเหมือนผิวความแห้งกร้าน เชื้อรา และอาการแพ้เช่นแกะสลักชนิดของความสัมพันธ์ของปัญหากับผิวเนื้อประวัติกล่าวถึงในงานวิทยานิพนธ์เสนอ ในสถานการณ์ที่มีอยู่ เป็นวิเคราะห์ภาพผิวในโดเมนความถี่ อย่างไรก็ตาม มันจะสังเกตว่า สีผิวในภาพพื้นผิวไม่แตกต่างกันเป็นช่วงกว้าง ดังนั้น ประวัติฮิสโตแกรมของเนื้อผิวยังคงเกือบแบน ในงานนำเสนอ เราเริ่มวิเคราะห์ลายผิวต่อการวิเคราะห์ค่าระดับสีเทา โพรไฟล์สีเทาของผิว เนื้ออาจให้คิดเป็นธรรมเกี่ยวกับความไวของผิว และการเกิดผิวเนื้อวิเคราะห์มือใหม่ ในงานนำเสนอนำส่วนกำหนดค่าสีเทาผิวเป็นพารามิเตอร์ป้อนเข้าเพื่อตรวจค่าผิว ในงานวิทยานิพนธ์เสนอ สีเทามีคำนวณเมทริกซ์เกิดร่วมระดับของภาพผิว ฟังก์ชัน GLCM กำหนดลักษณะพื้นผิวของภาพ โดยการคำนวณบ่อยเกิดคู่ของพิกเซลที่ มีค่าเฉพาะ และความสัมพันธ์ของพื้นที่ระบุในภาพ การ GLCM การสร้างแล้วแยกวัดสถิติจากเมทริกซ์นี้ เพิ่มเติม รูปเอนโทรปีและพลังงานจะยังคำนวณการเชื่อมโยงผิวอาการผิวเนื้อภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คุณสมบัติของผิวเช่นผิวแห้งเชื้อราและอาการแพ้เช่นการแกะสลักชนิดของความสัมพันธ์ที่มีปัญหากับผิวรายละเอียดจะกล่าวถึงในงานวิทยานิพนธ์ที่นำเสนอ
ในสถานการณ์ที่มีอยู่ในภาพผิวที่มีการวิเคราะห์ในโดเมนความถี่ แต่ก็เป็นที่สังเกตว่าสีผิวของภาพพื้นผิวที่แตกต่างกันไม่ได้ในช่วงที่กว้าง
ดังนั้นรายละเอียดกราฟของผิวยังคงอยู่เกือบแบน
ในงานนำเสนอที่เราได้เลื่อนการวิเคราะห์ผิวที่มีต่อการวิเคราะห์รายละเอียดในระดับสีเทา รายละเอียดสีเทาของผิวอาจจะให้คิดพื้นฐานเกี่ยวกับความไวของผิวหนังและเป็นผิวที่เกิดขึ้นใหม่ใหม่เครื่องมือในการวิเคราะห์พื้นผิว
ในงานนำเสนอผิวสีเทารายละเอียดที่ได้รับเป็นพารามิเตอร์การป้อนข้อมูลในการสั่งซื้อเพื่อยืนยันรายละเอียดผิว
ในงานวิทยานิพนธ์ที่นำเสนอ,
สีเทาระดับผู้ร่วมเกิดเมทริกซ์ของภาพผิวคำนวณ ฟังก์ชั่น GLCM
ลักษณะพื้นผิวของภาพโดยการคำนวณความถี่คู่พิกเซลที่มีค่าที่เฉพาะเจาะจงและมีความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ที่ระบุเกิดขึ้นในภาพสร้างGLCM
แล้วสกัดมาตรการทางสถิติจากเมทริกซ์นี้ นอกจากนี้เอนโทรปีภาพและพลังงานจะคำนวณยังอยู่ในเพื่อที่จะมีความสัมพันธ์ผิวอาการภาพผิว

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผิว คุณสมบัติ เช่น ผิวหนังแห้ง เชื้อรา อาการแพ้ เช่น การชนิดของความสัมพันธ์ที่มีปัญหาผิวเนื้อ
โปรไฟล์กล่าวถึงในการนำเสนอผลงานวิทยานิพนธ์ . ในสถานการณ์ที่มีอยู่ผิวภาพการวิเคราะห์โดเมนความถี่ อย่างไรก็ตาม , มัน
พบว่าผิวสีในรูปเนื้อไม่แตกต่างกันไปในช่วงกว้าง ดังนั้นส่วนรายละเอียดของผิวยังคง
เกือบแบน ในการนำเสนองาน เราได้เปลี่ยนผิวสู่ระดับสีเทารายละเอียดการวิเคราะห์การวิเคราะห์ สีเทาสีโปรไฟล์
ของผิวอาจให้ความคิดเป็นธรรมเกี่ยวกับความไวของผิวและผิวที่เกิดขึ้นใหม่ใหม่เครื่องมือในการวิเคราะห์ ในการนำเสนองาน ,
ผิวสีเทาโปรไฟล์ได้รับการถ่ายเป็นอินพุตพารามิเตอร์เพื่อให้ผิวละเอียด ในการนำเสนอผลงานวิทยานิพนธ์ ระดับสีเทา
Co เกิดเมทริกซ์ภาพผิวจะคำนวณ . การ glcm ฟังก์ชันลักษณะพื้นผิวของภาพโดยการคำนวณ
ของพิกเซลกับค่าเฉพาะและระบุความสัมพันธ์เชิงพื้นที่เกิดขึ้นในรูปความถี่คู่ สร้าง glcm แล้ว
สถิติมาตรการสกัดจากเมทริกซ์นี้ เอนโทรปีและพลังงานเพิ่มเติม ภาพยังคำนวณเพื่อหาความสัมพันธ์ของผิว
อาการผิวภาพ