Android smartphone platform to ensu

Android smartphone platform to ensure high efficiency. Second,
we smooth the images to remove noise (assumed mainly to be
Gaussian noise produced by the image acquisition process [19])
by using the Gaussian blur method whose standard deviation
σ = 0.5 was empirically judged to be optimal based on multiple
experiments.
To determine the boundary of the wound area, we first determine
an outline of the foot within the image. Hence the initial
Image segmentation operation is to divide the original image
into pixel groups with homogeneous color values. Specifically,
the Foot outline detection is performed by finding the largest
connected component in the segmented image under the condition
that the color of this component is similar enough to a
preset standard skin color. Based on the standard color checkers
provided in [20], both the light and dark skin color thresholds in
CIE LAB space are incorporated into the system, which means
that our algorithm is expected to work for most skin colors. Afterwards,
we carry out a Wound boundary determination based
on the foot outline detection result. If the foot detection result
is regarded as a binary image with the foot area marked as
“white” and rest part marked as “black,” it is easy to locate the
wound boundary within the foot region boundary by detecting

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แพลตฟอร์ม android สมาร์ทโฟนให้มีประสิทธิภาพสูง วินาทีเราเรียบรูปเพื่อลบเสียงรบกวน (ถือว่าส่วนใหญ่เสียง gaussian ผลิต โดยการซื้อภาพ [19])โดยใช้วิธีเบลอ Gaussian ที่มีค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานΣ = 0.5 ถูก empirically ตัดสินจะดีที่สุดตามที่หลายการทดลองเพื่อกำหนดขอบเขตของแผล เราต้องกำหนดเค้าเท้าภายในภาพ ดังนั้นการเริ่มต้นรูปแบ่งการดำเนินงานคือการ แบ่งภาพต้นฉบับเป็นกลุ่มพิกเซลสีเหมือนค่า โดยเฉพาะดำเนินการตรวจสอบเค้าเท้า โดยหาใหญ่ที่สุดส่วนประกอบที่เชื่อมต่อในรูปแบ่งเป็นส่วน ๆ ภายใต้เงื่อนไขว่าสีนี้ประกอบกับพอมีสีผิวมาตรฐานที่กำหนดไว้ล่วงหน้า โดยใช้หมากสีมาตรฐานโดยใน [20], ทั้งอ่อน และเข้มผิวสีขีดจำกัดในพื้นที่ CIE LAB จะรวมอยู่ในระบบ ซึ่งหมายความว่าว่า อัลกอริทึมของเราคาดว่าจะทำสีผิวส่วนใหญ่ ภายหลังเราดำเนินการกำหนดขอบเขตของแผลตามผลตรวจเท้าเค้าร่าง ถ้าผลการตรวจเท้าถือเป็นรูปแบบไบนารีกับบริเวณเท้าที่ทำเครื่องหมายเป็น"ขาว" และเหลือส่วนหนึ่งเป็น "ดำ" ซึ่งง่ายต่อการค้นหาขอบเขตของแผลภายในขอบเขตภูมิภาคเท้าโดยการตรวจสอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มาร์ทโฟนแพลตฟอร์มเพื่อให้แน่ใจว่าประสิทธิภาพสูง 2
เราเรียบภาพเพื่อลบเสียงรบกวน ( คิดว่าส่วนใหญ่จะ
เสียงเสียนผลิตโดยการควบรวมภาพกระบวนการ [ 19 ] )
โดยใช้ Gaussian เบลอวิธีที่มีส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
σ = 0.5 คือ จากผลการตัดสินจะเหมาะสมที่สุดจากการทดลองหลาย ๆ
.
เพื่อกำหนดขอบเขตของบริเวณที่เป็นแผล ครั้งแรกที่เราตรวจสอบ
เค้าร่างของเท้าภายในภาพ ดังนั้นเริ่มต้นการแบ่งภาพออกเป็น

ภาพต้นฉบับเป็นพิกเซลกลุ่มที่มีค่าสีเป็นเนื้อเดียวกัน โดย
เท้าร่างตรวจสอบจะดําเนินการโดยการเชื่อมต่อ ในองค์ประกอบของภาพที่ใหญ่ที่สุด

ส่วนภายใต้เงื่อนไขที่สีขององค์ประกอบนี้มีความคล้ายคลึงพอที่จะเป็น
สีผิวมาตรฐานที่ตั้งไว้ล่วงหน้าตามหมากรุกสีมาตรฐาน
ไว้ใน [ 20 ] , ทั้งแสงและสี ซึ่งผิวเข้มใน
CIE Lab พื้นที่จะรวมอยู่ในระบบ ซึ่งหมายถึง
ขั้นตอนวิธีของเราคาดว่าจะทำงานกับผิวสีที่สุด หลังจากนั้น
เรามีแผลตามขอบเขตกำหนด
บนเท้าร่างการตรวจสอบผล ถ้าการตรวจสอบผล
เท้าถือได้ว่าเป็นไบนารีภาพด้วยเท้า พื้นที่การทำเครื่องหมายเป็น
" สีขาว " และส่วนที่เหลือทำเครื่องหมายเป็น " สีดำ " มันเป็นเรื่องง่ายที่จะหา
แผลเขตแดนภายในภูมิภาค โดยการตรวจหาขอบเท้า