I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   7 ,   No .   1 Feb r u ar y   201 7 ,   p p .   2 00 ~ 2 08   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v7 i 1 . 1 2 7 1 8          200       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   Identity  Ana ly sis  of Eg g  Ba sed o n Digita l a nd The r m a I m a g ing I m a g e P ro cess ing  a nd Co unting  O bje ct  Co ncept       Su na rdi 1 ,   A nto n Yudh a na 2 Sh o f f a n Sa if ull a h 3   1, 2 De p a rtm e n o f   El e c tri c a En g in e e rin g ,   Un iv e rsitas   A h m a d   Da h lan   3 M a ste o f   In f o r m a ti c s E n g in e e rin g Un iv e rsitas   A h m a d   Da h lan       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Sep   2 2 ,   2 0 1 6   R ev i s ed   No v   2 8 ,   2 0 1 6   A cc ep ted   Dec   1 5 ,   2 0 1 6       T h is  re se a r c h   wa c o n d u c ted   t o   a n a ly z e   t h e   id e n ti f ica ti o n   o f   e g g s.  T h e   r e se a rc h   p ro c e ss e u se   t w o   to o ls,   n a m e l y   th e r m a i m a g in g   c a m e ra   a n d   s m a rtp h o n e   c a m e ra .   T h e   id e n ti f ica ti o n   p ro c e ss   w a s   d o n e   b y   u sin g   M a tl a b   p ro t o ty p e   to o ls.   T h e   i m a g e   h a b e e n   a c q u ired   b y   m e a n o p ro f ici e n c y   lev e l,   th e n   a n a ly z e d   a n d   a p p li e d   se v e ra m e th o d s.  Im a g e   a c q u isit io n   re su lt o f   th e rm a i m a g in g   c a m e ra   a re   p ro c e ss e d   u sin g   m o rp h o l o g ica d il a ti o n   a n d   d o   th e   c o m p le m e n in   b lac k   a n d   w h it e   (BW ).   W h il e   th e   d ig it a im a g e   u se s   th e   m e rg e m e th o d   o f   m o rp h o l o g ica d il a ti o n   a n d   o p e n i n g ,   a n d   it   d o e sn ' n e e d   to   b e   c o m p le m e n ted .   L a b e li n g   p ro c e ss   is   d o n e ,   a n d   th e   p ro c e ss   o f   d e ter m in in g   c e n tro id   a n d   b o u n d i n g   b o x .   T h e   p ro c e ss   h a b e e n   d o n e   a n d   it   c a n   b e   a p p li e d   f o id e n ti f y in g   o f   c h ick e n   e g g w it h   th e   a c c u ra c y   ra te  o f   1 0 0 % .   T h e re   a re   d if fe re n m e th o d o f   b o th   ima g e is  o b tain e d   a re a   (p ix e ls)  w h ich   is   e q u iv a len t o   th e   d if f e re n c e   is  v e r y   s m a ll   a s 6   x   1 0 - 3 .   K ey w o r d :   C en tr o id   an d   b o u n d i n g   b o x   Dig ital i m a g e   Mo r p h o lo g y   T h er m al  i m a g i n g   Co p y rig h ©   2 0 1 7   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Sh o f f a n   Sai f u lla h   Ma s ter   o f   I n f o r m atic s   E n g i n ee r in g ,   Un i v er s ita s   A h m ad   Dah lan ,   J l.  Pro f .   So ep o m o ,   J an tu r an - 5 5 1 6 4 Yo g y ak ar ta  ,   I n d o n es ia.   E m ail:  s h o f f a n _ s @ y a h o o . co m       1.   I NT RO D UCT I O N   I m ag p r o ce s s i n g   ca n   b d o n w it h   an   o b j ec th at  h as  b ee n   f o r m ed   in to   d ig ital  i m a g e.   I n   th d ig ital   i m a g f o r m atio n ,   it   ca n   b p er f o r m ed   b y   u s i n g   t h i m a g e   ca p tu r to o ls .   I m a g ac q u is i tio n   i s   d o n e   w it h   th er m a i m a g i n g   ( b ased   o n   h e at)   an d   o r d in ar y   i m a g ( s u c h   as  r ea o b j ec t) .   T h er m al  i m a g in g   i s   tech n iq u u s i n g   i n f r ar ed   en er g y   t h at  is   n o v is ib le  to   t h h u m a n   e y e,   e m itted   b y   t h o b j ec is   th e n   co n v er ted   i n to   h ea t   v is u al  i m a g [ 1 ] .   B asicall y ,   e v er y   o b j ec ab o v te m p er atu r o f   0   ab s o lu te  e m its   t h er m al   en er g y   i n   th f o r m   o f   in f r ar ed .   So ,   ev er y   o b j ec ca n   b id en t if ied   b y   u s i n g   t h er m al   i m ag i n g   ca m er a.   T h d ig ital  i m a g i s   a n   i m a g ta k en   w it h   s m ar tp h o n ca m er th a p r o d u c es  i m a g es  e x ac tl y   i n   ac co r d an ce   w i th   t h s tate  o f   th e   o b j ec t.  T h co n ce p t o f   d ig ita i m a g is   r ef lectio n   lik e   m ir r o r ,   w h ic h   d escr ib es   th e   r ea l o b j ec t lo o k s   lik t h e   o r ig in al.   T h co n ce p o f   th er m al  i m ag i n g   e x p lain s   th a th o b j ec ts   ar ab o v tem p er at u r o f   0   ( ze r o )   m a y   b e   in an i m a te  o b j ec ts   o r   liv in g   t h i n g s ,   in cl u d in g   ch ick e n   eg g s .   T h o b j ec t - s h elled   eg g s   t h at  co n tai n   liv e m b r y o   p r o d u ce d   b y   p o u ltr y   ( ch ick e n s ,   d u ck s ,   b ir d s ,   etc. )   [ 2 ] .   C h ick e n   e g g s   u n d er   n o r m a ci r cu m s tan ce s   ( n o a n   en g i n e   co o lin g )   o r   w h e n   i n c u b ated   h av e   h o te m p er at u r es.  Fo r   th at  e n ab les   t h id en tific a tio n   o f   eg g s   i m a g p r o ce s s in g   b y   u s i n g   t h er m a i m a g i n g   ca m er a.   T h u s o f   t h is   ca m er d o es  n o p r o d u ce   an y   r ad iatio n   o r   n eg at iv e f f ec ts   o n   th e g g s   an d   t h en v ir o n m e n b ec au s it  d o es   n o e m it  in f r a r ed   r ay s   o r   o th er   elec tr o m ag n etic  w a v es,  b u t a b s o r b s   in f r ar ed   r a y s   f r o m   t h h ea t r ad iatio n   e m itted   b y   t h o b j ec ts   [ 3 ] .   T h eg g s   i m a g p r o ce s s in g   a n al y s i s   p r o ce s s   co n d u cted   b y   u s i n g   th er m al  i m ag in g   tech n o lo g y   b ased   o n   th id e n ti f icatio n   m a n u a l.   E g g s   ar an   a n alo g   i m a g w h ic h   m u s b co n v er ted   in t o   d ig ital  i m ag e s   f o r   i m a g p r o ce s s i n g   ( s o - ca lled   i m a g i n g ) .   T h i m ag i n g   p r o ce s s   u s i n g   th er m al  i m a g in g   ca m er a n d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I d en tity A n a lysi s   o f E g g   B a s ed   o n   Dig ita l a n d   Th erma l I ma g in g :   I ma g P r o ce s s in g   a n d   ....   ( S u n a r d i)   201   s m ar tp h o n ca m er a.   So ,   it  g ets  t w o   d if f er e n d ig i tal  i m a g p r o ce s s i n g   to   b p er f o r m ed   co m p ar is o n   g o o d   i m a g o f   th t h er m al  i m a g i n g   ca m er i m ag an d   t h i m a g o f   th s m ar tp h o n ca m er a.   W ith   th d ig ital   tech n o lo g y   b ased   o n   h ea ( th er m al  i m a g i n g )   ca n   b u s ed   to   d etec th ch ick e n   eg g s   th at  e m it  h ea t.  T h is   tech n o lo g y   is   u s ed   to   as s is in   th i m a g in g   p r o ce s s   p r io r   to   th tes tin g   p r o ce s s   u n til  t h i m ag e   p r ep r o ce s s in g   an d   co n d u cted   co m p ar in g   w i t h   o r d in ar y   d ig ital  i m ag e s   r an g in g   f r o m   th p r o ce s s   o f   i m a g an al y s i s ,   i m a g e   ac q u is itio n ,   th r es u lti n g   h i s to g r a m ,   a n d   i m a g p r o ce s s in g   m eth o d s   u s ed   an d   th e   r es u lts .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h m et h o d o lo g y   w a s   u s ed   is   s h o w n   in   o u r   p r ev io u s   r esear ch   [ 4 ] T h d ata  co llectio n   w a s   d o n b y   tak i n g   p ictu r o f   c h ick e n   e g g s   u s i n g   an   F L I R   th er m al  i m ag in g   ca m er a n d   s m ar tp h o n ca m er at  t h e   p o s itio n   ( o r d er   o f   d if f er en e g g s ) .   T h an al y s i s   w ill  f ac il itat th d esi g n   o f   t h s y s te m   to   b cr ea ted .   A s   w ell   as  t h m et h o d s   u s ed   f o r   t h co m p ar is o n   o f   i m ag e   p r o ce s s i n g   o n   th e   t h er m al   i m a g in g   ca m er a   an d   a   s m ar tp h o n ca m er a.   T h s y s te m   u s e   Ma tlab   ap p licatio n   to   cr ea te  a   p r o to t y p in   p er f o r m in g   i m a g p r o ce s s i n g   s ta g es   ch ick e n   e g g s .   T h d es ig n   i s   d o n w it h   t w o   g r o o v es   r esear c h   m et h o d s   b y   a   p r o ce s s   f lo w   as  i n   Fi g u r 1 .   T h test   s y s te m   is   d o n b y   p r o ce s s in g   i m a g d ata  u s in g   Ma tlab   a s   p r o to ty p ap p licatio n .           ( a)     ( b )     Fig u r 1 .   Step s   Desi g n   o f   I m a g P r o ce s s in g   C h ic k en   E g g s   ( a)   Or d in ar y   i m a g e,   ( b )   T h er m al  I m ag er y       B ased   o n   th ab o v p ictu r c an   b s ee n   t h d if f er en ce   o f   t w o   i m ag p r o ce s s i n g .   I n   o r d in ar y   i m a g u s i n g   m o r p h o lo g ical  d ilatio n   a n d   o p en in g   ( Fi g u r 1 ( a) ) ,   w h ile  t h th er m al  i m ag u s in g   d ilatio n   o n l y     ( Fig u r 1 ( b ) ) T h p r o ce s s   o f   d eter m i n i n g   ce n tr o id   a n d   b o u n d i n g   b o x   d ir ec tl y   p r o ce s s e d ,   w h ile   th e   t h er m a l   i m a g o f   th co m p le m en p r o ce s s   m u s b d o n in   ad v an ce ,   th at  is ,   ch an g th v a lu to   t h i m a g o f   b lack   an d   w h ite  ( B W )   w h ich   w a s   o r ig i n all y   1   w a s   ch a n g ed   to   0   an d   v ice  v er s a.   Qu alit y   clas s i f icatio n   o f   e g g s   b ased   o n   th clea n lin e s s   o f   th eg g s h e ll  u s i n g   s a m p le  co n s is ti n g   o f   9 0   eg g s   f r o m   ea ch   o f   3 0   ch ic k en   e g g s   q u alit y   I ,   I I ,   an d   I I I .   T h alg o r ith m   u s ed   i s   f ir s o r d er   s tatis tics   a n d   th s ec o n d   o r d er   f o r   f ea tu r ex tr ac tio n ,   an d   K - Nea r est  Nei g h b o r   ( KNN)   as  E u clid ea n - b ased   class if icatio n   p r o ce s s .   T h s u cc e s s   r ate  o f   r esear ch   i s   8 8 . 8 9 [ 5 ].   T h ap p licatio n   o f   co m p u ter   v is io n   a n d   s e g m en tatio n   tech n iq u es   in   clas s i f y i n g   t h p h y s ical  s ize  o f   e g g s   b y   w ei g h t.  T h is   r esear c h   w a s   co n d u ct ed   b y   u s in g   w eb   ca m er to o an d   p r o ce s s es  u s i n g   i m a g s eg m e n tatio n   m e th o d   f o r   i m a g s h ar in g ,   ac co r d in g   to   th cr i ter ia  o f   s i m ilar it y   a n d   co lo r   in te n s it y   to   ap p r o ac h   r eg r ess io n   an al y s is   w ei g h t in g   b ased   o n   t h n u m b er   o f   p ix el s   th e   o b j ec t.  T esti n g   t h cla s s i f ica tio n   o f   3 6   s a m p le s   o f   ch ic k en   e g g s   s h o w s   th e   ac cu r ac y   r ate  o f   1 0 0 an d   ac cu r ac y   o f   4 2 w ei g h tin g   ap p r o ac h   [ 6 ].   T h d etec tio n   s y s te m   o f   t h e   e m b r y o   i n   a n   e g g   ca r r ied   b y   w eb ca m ,   th e   d etec tio n   p r o ce s s   eg g   e m b r y o s   u s in g   t h r es h o ld in g   m et h o d   to   id en ti f y   e g g s   b y   s ep ar atin g   th e   eg g   w i th   b ac k g r o u n d   o b j ec an d   ca lcu lati n g   th e   n u m b er   o f   p ix els  o f   t h o b j ec b ein g   f o r m ed .   T h p r o ce s s   o f   d etec tio n   u s i n g   th r es h o ld   o f   5 0   eg g s   o n   e g g   e m b r y o s ,   w h ich   h av a   s u cc ess   r ate  o f   1 0 0 %.  T h p r o ce s s   o f   eg g   d etec tio n   o n   th co n d itio n   o f   b r o k en   eg g s   o b tai n ed   s u cc e s s   r ate  o f   9 1 . 7 %.  So   f r o m   a ll   o f   th d ata  r etr ie v al  w it h   all  co n d itio n s   o f   eg g s   o b tain ed   th er r o r   o f   1 . 8 an d   s u cc es s   r ate  o f   9 8 . 2 [ 7 ].   C lass i f icatio n   o f   ch ic k en   eg g s   an d   q u ail  e g g s   u s i n g   co n n ec ted   co m p o n e n an al y s is   m eth o d ,   t h is   m et h o d   w as   s u cc es s f u ll y   ap p lied   t o   th s e g m en tatio n   I m a g e   A c q u i s i t i o n C o l o r   I m a g e   ( R G B ) G r a y s c a l e   I m a g e H i s t o g r a m c o n v e r t c o n v e r t C e n t r o i d   &   B o u n d i n g   B o x c o m p a r i s o n L a b e l l i n g T h r e s h o l d   O t s u I m a g e   A c q u i s i t i o n   C o l o r   I m a g e   ( R G B ) G r a y s c a l e   I m a g e H i s t o g r a m c o n v e r t c o n v e r t C e n t r o i d   &   B o u n d i n g   B o x c o m p a r i s o n L a b e l l i n g T h r e s h o l d   O t s u D i l a t i o n   &   O p e n i n g   ( M o r p h o l o g y ) B l a c k   W h i t e   I m a g e D I l a t i o n ( M o r p h o l o g y I m a g e   B l a c k   W h i t e c o m p l e m e n t Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   1 Feb r u ar y   2 0 1 7   :   2 00    2 0 8   202   p r o ce s s   ch ick e n   eg g s   an d   q u ai eg g s   w it h   th b lack   b ac k g r o u n d .   T h r esu ltin g   lev e o f   ac cu r ac y   o f   1 0 0 an d   ab le  to   g i v c lass if icatio n   o n   s o m e   t y p o f   e g g   b ased   w ei g h ti n g   ap p r o ac h .   I f   d etec ted   n o ch ick e n   o r   q u a il   eg g s ,   th e n   t h p r o g r a m   w ill  n o t p er f o r m   t h ca lc u latio n   o f   th n u m b er   o f   eg g s   [ 8 ].   T h in tr o d u ctio n   o f   th e   eg g s   c an   b d o n b y   u s i n g   f ea t u r ex tr ac tio n   b ased   o n   t h c h ar ac ter is tics   o f   th co lo r   i m ag e.   T h m e th o d   u s ed   is   t h e   ce n tr o id   class i f ier   an d   p r ep r o ce s s in g   i s   d o n b y   ch an g i n g   th i m a g e   o f   R GB   in to   HSV  ( H u e,   Sat u r atio n ,   an d   Val u e) .   T h r esu lts   o b tain ed   ar d u ck   eg g s   h a v an   a v er ag h u e   ch ar ac ter is tic   b et w ee n   0 . 0 8 9   to   0 . 0 9 4   an d   an   av er a g s atu r a tio n   o f   b et w ee n   0 . 1 2   to   0 . 3 2 .   Do m esti c   ch ick e n   eg g s   h a v an   a v er ag h u c h a r ac ter is tic  b et w ee n   0 . 0 3 3   to   0 . 0 5 3   an d   an   av er ag s at u r atio n   o f   b et w ee n   0 . 5 2   to   0 . 6 2 ,   w h ile  t h c h ick e n   e g g s   h av a n   a v er ag h u ch ar ac ter is tic  b et w ee n   0 . 0 6 1   to   0 . 0 6 8   an d   an   av er a g e   s atu r atio n   o f   b et w ee n   0 . 2 1   - 0 . 2 5   [ 9 ].   T h in tr o d u ctio n   o f   t h u s u a t y p es  o f   ch ick e n   eg g s   an d   ch ic k e n   eg g s   o m e g a - 3   u s i n g   th m eth o d   o f   s tatis t ical  an al y s i s   th at  i s   u s in g   th f ir s t - o r d er   d if f er en ce s   i n   p h y s ical  s h ap an d   co lo r   o f   th eg g s .   T h m e th o d   u s ed   in   i m a g p r o ce s s in g   th at  is   ch a n g in g   th v al u o f   g r a y ,   i m a g co n tr as t   en h a n ce m en t,  f ilter i n g   w it h   Gau s s ian   f ilter ,   h i s to g r a m   eq u aliza tio n ,   th r es h o ld in g   s e g m en tatio n   O ts u ,   an d   th f ir s t - o r d er   s tatis tic s   in   t h class i f icatio n .   T h r esu lt  is   ab le  to   d is tin g u i s h   o r d in ar y   ch ick e n   e g g s   an d   ch ick e n   e g g s   o m e g a - 3   w it h   t h d if f er e n ce   in   t h v al u o f   s ta tis tics   [ 10 ].   T h er m al  i m a g in g   tech n o lo g y   ca n   b u s ed   to   d etec h atch in g   eg g s   in   t h in c u b ato r   f o r   1 6   d ay s .   T h e   s tate  o f   t h eg g s   i n   th i n c u b ato r   f o r   4 - 1 6   d ay s   to   d o   r esear c h   w it h   th er m al  i m a g in g   tec h n o lo g y .   T h an al y s i s   w a s   co n d u cted   b ased   o n   th cu r v o f   t h co ld ,   co ld   r eg io n s ,   d ev elo p m e n t,  o v al  s h ap an d   m o r p h o lo g y   o f   t h e   eg g s ,   a s   w ell   as   t h e x tr ac tio n   o f   e g g s   u s i n g   R e g io n   o f   I n ter est  ( R OI ) .   I n   t h i s   r esear c h   s h o w s   t h at   th e   e g g   i s   n o t f er ti lized   w it h i n   4   d a y s   w a s   8 9 . 6 %,  an d   th e m b r y o   eg g s   in   1 6   d ay s   w as 9 6 . 3 % o f   th t o tal  [ 1 1 ].   Dete r m i n atio n   o f   f er tili t y   e g g   an d   ea r l y   e m b r y o   u s i n g   h y p er s p ec tr al  i m a g i n g   w it h   s a m p le  d ata  u s ed   ar 1 7 0   ch ick en   eg g s   ( 1 5 2   eg g s   w er f er tile,  a n d   1 8   ar n o f er tile ) .   T h m eth o d   u s ed   u s i n g   R eg io n   o f   I n ter e s ( R OI )   in   t h ex tr ac tio n   ch ar a cter is tics   a n d   K - Me an s   to   its   class i f icatio n .   R e s ea r ch   is   s h o w i n g   th r e s u l ts   o f   class i f icatio n   f o r   all  th e g g s   o n   ea ch   d a y   o f   in c u b atio n   i s   t h d a y   1 s is   6 5 . 2 9 %,  th 2 n d   d ay   is   6 1 . 1 8 %,  th 3 r d   d ay   t h at  i s   7 2 . 9 4 %,  an d   t h 4 th   d a y   is   8 4 . 1 2 %.  L o w er   class i f icatio n   r es u lt s   o n   Da y   1   an d   Da y   2 ,   w h ich   s h o w s   th at   e m b r y o n ic  d ev elo p m e n is   d i f f icu l to   d etec d u r in g   t h f ir s t   2   d a y s   at  t h t i m t h eg g s   w er in   th i n c u b ato r   [ 1 2 ].   T h u s e   o f   t h er m al  i m a g i n g   i n   id e n tify i n g   an d   f il ter in g   o n   t h f er tile  e g g s .   I m a g p r o ce s s in g   u s in g   t h So b el  o p er ato r   to   s ea r ch   f o r   an   o u ts i d lin o n   t h eg g s   a n d   f u zz y   th eo r y   is   u s ed   to   o b tain   t h b est   t h r es h o ld   v al u es  o n   t h b r o k en   e g g   is   u s i n g   g r a y s ca le  m atr i x   co - o cc u r r en c e.   T h en   t h s y s te m   ca n   m a k an   as s es s m en o f   w h eth er   ea c h   eg g   is   g o o d   o r   b a d .   T h ac cu r ac y   o f   th s y s te m   ca n   r ea ch   9 6 %,  an d   th d etec tio n   r ate  o f   2 - 3   s ec o n d s   [ 1 3 ].   T h u s o f   s i m p le  m o r p h o lo g ical  c h ar ac ter is t ic  m ea s u r e m en t s   o f   t h lea f   s h ap es   ( u s in g   p ar am eter 2 /ar ea ) ,   h ad   ef f ec ti v en e s s   b et w ee n   5 2 an d   7 4 in   d if f er en tiat in g   th t w o   t y p es  o f   p lan t s   d ep en d in g   o n   th s ize  o f   th e   p lan t.  A n d   t h n eu r al  n et wo r k   allo w s   t h s y s te m   to   lea r n   an d   d is ti n g u is h   b et w ee n   s p ec ies  w it h   an   ac cu r ac y   m o r th an   7 5 %   [ 1 4 ] .   Seg m en tatio n   o f   r eti n al  v e s s el s   is   d o n e,   an d   p r o p o s e   t w o   au to m atic  b lo o d   v ess el  s e g m e n tat io n   m e th o d s .   T h f ir s t   p r o p o s ed   alg o r ith m   s tar ts   w i t h   th ex tr ac tio n   o f   b lo o d   v ess el  ce n ter li n p ix e ls .   T h f in al  s eg m e n tatio n   is   o b tain ed   u s i n g   a n   iter ati v r eg io n   g r o w i n g   m et h o d   ( u s b in ar y   i m a g es  o n     o n   n o r m alize d   r etin al  i m ag e s ) .   I n   th s ec o n d   p r o p o s ed   alg o r ith m   th b lo o d   v ess el  i s   s eg m e n ted   u s i n g   n o r m alize d   m o d i f ied   m o r p h o lo g ical  o p er atio n s   an d   n e u r o   f u zz y   cla s s i f ier .   No r m alize d   m o r p h o lo g ical  o p er atio n s   ar u s ed   to   e n h a n ce   t h v es s els a n d   n eu r o   f u zz y   cla s s i f ier   i s   u s e d   to   s eg m en t r etin a l   b lo o d   v ess els.   T h r esu lt s   d em o n s tr ate  th at  th f ir s al g o r ith m s   ar v er y   ef f ec ti v m et h o d s   to   d etec r etin al  b lo o d   v ess els   [ 1 5 ] .   A   n o v el   s eg m e n tat io n   m et h o d   b ased   o n   co m b in at io n   lo ca l   m ea n   o f   g r ey - s ca le  a n d   lo ca l   v ar ian ce   o f   g r ad ien m a g n itu d e.   T h p r o p o s ed   ex tr ac tio n   b eg in s   w i th   n o r m al izatio n   o f   t h e   f i n g er p r in t.  T h en ,   it  is   f o llo w ed   b y   f o r e g r o u n d   r eg io n   s ep ar atio n   f r o m   t h b ac k g r o u n d .   Fin al l y ,   t h g r ad ien co h er en ce   ap p r o ac h   is   u s ed   to   d etec t h n o is r eg io n s   ex is ted   i n   t h f o r eg r o u n d .   E x p er i m e n tal  r es u lt s   o n   NI ST - Data b ase1 4   f i n g er p r in t i m a g es i n d icate   t h a t th p r o p o s ed   m et h o d   g iv e s   t h i m p r es s i v r esu l ts   [ 1 6 ] .   A   n e w   a lg o r it h m   b ased   o n   e m p ir ical  m o d d ec o m p o s it io n   alg o r ith m   f o r   t h h is to g r a m   o f   th e   in p u t   i m a g w ill  g en er ate  t h n u m b er   o f   clu s ter s   a n d   in itia ce n tr o id s   r eq u ir ed   f o r   clu s ter i n g .   I o v er co m es  t h e   s h o r tag e   o f   r a n d o m   i n itial izati o n   in   tr ad itio n al  cl u s ter in g   a n d   ac h iev e s   h ig h   co m p u tat io n al   s p ee d   b y   r ed u ci n g   th n u m b e r   o f   iter atio n s .   T h ex p er i m e n tal  r es u lts   s h o w   th a m u l tip le  f ea t u r Fu zz y   C m e an s   h a s   s e g m e n ted   th m icr o ar r ay   i m a g m o r ac cu r atel y   t h a n   o th er   alg o r it h m s   [ 1 7 ] .   T h e   m et h o d   ai m s   at  d etec ti n g   d ef ec ti v ar ea s   in   tile,  b a s ed   o n   ex tr ac ti n g   f ea t u r es  o f   ed g d ef ec ts .   I n   th p r o p o s ed   m eth o d ,   f ir s t,  in   o r d er   to   ex tr ac f r eq u en c y   ch ar ac ter is tic s   r esis ta n ag ain s tr a n s f er en ce ,   Un d ec i m a ted   Dis cr ete  W av el et  P ac k ets  tr an s f o r m   i s   ap p lie d   o n   i m a g es.  L ater ,   b y   co m p u ti n g   lo ca e n tr o p y   v alu e s   o n   h ig h - f r eq u en c y   s u b - b an d s   i m a g es,  t h o s w h ich   ap p r o p r iately   in cl u d i m ag e s   d ef ec ts   ar ch o s e n   to   ex tr ac s tatis t ical  f ea t u r es.  Fi n all y ,   B ac k   p r o p ag atio n   n eu r al  n et w o r k   m et h o d   is   u s ed   to   d eter m in e   s e g m en te d   i m a g es  co n tai n in g   d e f ec ti v ar ea s .   T h o b tain ed   r esu lt s ,   b o th   v i s u al l y   a n d   co m p u tati o n all y   in d icate   th e   h ig h er   ef f icac y   o f   t h i s   m et h o d   co m p ar ed   w ith   t h r elate d   s ta te  o f   th ar m e th o d s   [ 1 8 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I d en tity A n a lysi s   o f E g g   B a s ed   o n   Dig ita l a n d   Th erma l I ma g in g :   I ma g P r o ce s s in g   a n d   ....   ( S u n a r d i)   203   B ased   o n   th r esear ch   co n d u c ted ,   r esear ch er s   w il m a k d if f er e n ce   in   i m a g p r o ce s s in g   f r o m   t h e   u s o f   m et h o d s ,   an al y s is ,   a n d   u s m et h o d s   th a h a v b ee n   d o n b u b y   co m b i n i n g   t h e m .   I n   s tu d y   d o n b y   u s i n g   ce n tr o id   an d   th e   b o u n d in g   b o x   i n   d eter m i n in g   th e   o b j ec an d   th e   ar ea   o f   ch ic k en   eg g s ,   a n d   u s ed   co m p ar is o n   p r ep r o ce s s in g   p r o ce s s ,   th m et h o d s   u s ed ,   an d   th r esu l ts   o f   i m a g p r o ce s s i n g   b et w ee n   t h e   th er m a l i m a g i n g   an d   d ig ital i m ag o f   th o r d in ar y .     2 . 1 .   I m a g Acquis it io n   T h i m a g i s   r ep r ese n tatio n   ( p ictu r e) ,   li k en e s s   o r   i m i tatio n   o f   a n   o b j ec t   [ 1 9 ] .   I m ag e   ac q u is itio n   i s   th i n itia s tag e   to   g e d i g ita i m a g e.   T h p u r p o s o f   i m a g ac q u is i tio n   to   d eter m i n t h e   n ec es s ar y   d ata  an d   ch o o s th m et h o d   o f   d ig ital i m ag r ec o r d in g .     T h h is to g r a m   i s   d ef i n ed   as  a   s tatis tical  p r o b ab ilit y   d is tr ib u tio n   o f   ea c h   le v el  o f   g r a y   ( g r a y s ca le)   i n   th d ig ital  i m a g [ 2 0 ] .   B y   u s in g   th i s   m et h o d   ca n   b p er f o r m e d   f o r   f latten i n g   t h h i s to g r a m   o f   th i m a g ex is t,   s o   th at   th e   i m ag e   ca n   b g r o u p ed   b y   le v el  o f   t h i n ten s it y   v al u es  o f   p i x els  o f   d i f f er e n co lo r s .   I n   th g r a y   i m a g ( Gr a y s ca l e)   8   b its ,   th er ar 2 5 6   lev els o f   i n ten s it y   v a lu es d i f f er e n t i n ten s it y .     2 . 2 .   M o rpho lo g y   a nd   I m a g Seg m e nta t io n   Mo r p h o lo g y   is   an   i m a g p r o c ess i n g   tec h n iq u th a is   b ased   o n   th s h ap o f   s eg m e n o r   r eg io n   [ 2 1 ] I n   m o r p h o lo g y   t h er ar s ev er al  o p er atio n s   o f   w h ich   ar u s ed   in   t h is   s tu d y   ar d ilatio n   o p er atio n   er o s io n   o p er atio n   an d   o p en in g   o p er atio n .     I m ag e   s e g m e n tat io n   i s   d o n e   t o   s ep ar ate  th o b j ec w it h   t h e   b ac k g r o u n d .   T h s ep ar atio n   p r o ce s s   ai m s   to   s i m p li f y   t h e   p r o ce s s   s o   th at  th o b j ec class if icatio n   an d   co u n tin g   o f   eg g s   i n   th i m ag ca n   b g r o u p ed   ap p r o p r iately   a n d   w er co u n ted   ac cu r atel y .   S eg m e n tatio n   h as  b ee n   d o n to   th clu s t er in g   p r o ce s s   [ 2 2 ] .   Op er atio n   b in ar is m s   is   th s e g m e n tat io n   p r o ce s s   o f   g r ay s ca le   i m a g to   p r o d u ce   b in ar y   i m a g e.   B in ar ies   p r o ce s s   r eq u ir es  th r es h o ld   v alu ( T ) ,   th p r o ce s s   o f   f i n d i n g   t h t h r esh o ld   v a lu i s   ca ll ed   th r esh o ld in g   t h i m a g e.   I m a g th r es h o ld in g   i s   s i m p le,   y e ef f ec ti v e,   w a y   o f   p ar titi o n in g   a n   i m a g i n t o   f o r eg r o u n d   an b ac k g r o u n d   [ 2 3 ] .       2 . 3 .   Cent ro id a nd   B o un din g   B o x   T h ce n tr o id   is   th m id d le  v a lu o f   an   o b j ec is   d etec ted ,   a n d   th b o u n d in g   b o x   is   f u n ctio n   th at   s er v es  to   m a k t h ap p r o p r ia te  b o x   th s ize  o f   t h o b j ec t   id en tif ied   [ 2 4 ] .   A n d   to   ass i s in   th p r o ce s s   o f   d et er m in i n g   t h ce n tr o id   an d   t h b o u n d in g   b o x   r eq u ir ed   r eg io n p r o p s   p r o ce s s .   R eg io n p r o p s   is   m et h o d   u s ed   to   m ea s u r s et  o f   p r o p er ties   f r o m   ev er y   r eg io n   th at  h a v b ee n   lab eled   in   th m atr i x   lab el   [ 2 4 ] ,   [ 2 5 ] .       3.   RE SU L T A ND  AN AL Y SI S   R es u lts   o b tain ed   f r o m   t h s t u d y   w it h   a   p r o to ty p u s in g   Ma tlab   w ill   b p r esen ted   s ta r tin g   f r o m   p r ep r o ce s s in g   to   i m a g p r o ce s s in g   an d   g et  th r es u lt.     3 . 1 .   P re pro ce s s ing   ( O rig ina l ( Co lo r)   I m a g beco m es  G ra y s ca le)   T h p r o ce s s   p r ep r o ce s s in g   o f   th ca p tu r ed   i m ag FL I R   th e r m al  i m a g er   ca m er a n d   i m a g ca p tu r e   r esu lt s   f r o m   s m ar tp h o n ca m er a.   T h in itial  p r o ce s s   is   to   ch an g th co lo r   im a g ( R G B )   in to   g r ay   i m a g e   ( g r a y s ca le)   to   f latten   t h i n te n s it y   o f   co lo r   p o s s e s s ed   b y   t h e   co lo r   i m a g ( o r ig i n al) .   T h i m ag er y   u s ed   i s   t h i m a g o f   ch ic k e n   eg g   th a t   h ad   b ee n   tak e n   f r o m   t w o   o f   th ese  to o ls .   I m ag p r o ce s s in g   o n   t h in i tial  p r ep r o ce s s in g   p r o ce s s   is   d o n e   b y   c h a n g i n g   th i m a g o f   c h ick e n   e g g   i n to   g r a y s ca le  i m ag a s   ca n   b s ee n   in   Fi g u r 1 .                   ( a)     ( b )     ( c)     ( d )     Fig u r 2 .   I m a g w it h   T h er m al  I m ag i n g   C a m er a   ( a) .   C o lo r   I m ag e,   ( b ) .   Gr ay s ca le  I m ag e ; a n d   S m ar tp h o n C a m er ( c) .   C o lo r   I m a g e,   ( d ) .   Gr a y s ca le  I m ag e     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   1 Feb r u ar y   2 0 1 7   :   2 00    2 0 8   204   Fig u r 2   s h o w s   th r esu lts   o f   th co n v er s io n   o f   co lo r   i m ag i n to   g r a y s ca le  i m ag e .   Fo r   th e   i m a g er y   o f   t h er m al  i m ag in g   s h o w ed   s i g n if ica n d i f f er en ce   b et w ee n   th co lo r   i m a g ( Fig u r 2 ( a) )   w it h   g r a y s ca le  i m a g ( Fi g u r 2 ( b ) ) ,   b u to   th i m a g o f   t h e   s m ar tp h o n ca m er s h o w ed   th s a m r es u lts     ( Fig u r 2 ( c)   an d   Fi g u r e   2 ( d ) )   w h e n   v ie w ed   w it h   t h n a k ed   e y e,   b ec au s e   t h e g g s   ar ta k e n   s a m p le  i s   a n   e g g   th at  h a s   w h ite  co lo r   an d   th b ac k g r o u n d   ap p r o ac h in g   g r a y i s h   b lack   s tr ip es.       3 . 2 .   H is t o g ra m   Ana ly s is   o f   Chic k e n E g g s   I m a g e   3 . 2 . 1 .   T her m a l I m a g e   Or ig i n al  i m ag ( Fi g u r 3 ( a) )   an d   g r a y s ca le  i m ag ( Fi g u r 4 ( a) )   g iv d if f er e n h is to g r a m .   Or ig in a l   i m a g s h o w   h i s to g r a m   w it h   all  o f   i m a g co m p o n e n ( R ed ,   Gr ee n ,   an d   B lu e) .   B ase d   o n   th co m p ar is o n   o f   Fig u r 3 ( b )   an d   Fig u r 4 ( b )   o b tain ed   th r esu lt  t h at  th g r a y s ca le  i m ag h is to g r a m ,   av er ag p ix el  in te n s it y   o b tain ed   in   g i v en   ar ea   b et w e en   r an g 0 - 256.               ( a)     ( b )     ( c)     Fig u r 3 .   ( a)   Or ig in al  I m a g ( C o lo r ) ,   ( b )   His to g r a m   C o lo r   I m ag ( C o m p o s ite) ,   ( c)   His to g r a m   E ac h   C o lo r           ( a)       ( b )     Fig u r 4 .   ( a)   Gr ay s ca le  I m ag e,   ( b )   His to g r a m   I m a g Gr a y s ca le       3 . 2 . 2 .   Dig it a l I m a g e   B ased   o n   th co m p ar is o n   o f   F ig u r 5 ( b )   an d   Fig u r 6 ( b )   o b t ain ed   th r es u lt  t h at  t h g r a y s ca le  i m a g e   h is to g r a m ,   a v er ag p i x el  i n te n s it y   o b tain ed   as  w e ll  as  i n   t h th er m al  i m a g e.   B u i n   th is   ca s e,   th h is to g r a m   lo o k s   al m o s t h s a m as  t h o r ig in al  i m a g is   s i m ilar   t o   g r a y s ca le  i m a g t h at  r e s e m b les  th co lo r   co m p o n e n t s   o v er   a   g r a y s ca le   i m a g e.   Hi s to g r a m   co lo r   i m a g es  o f   b o t h   t h er m a an d   o r d in a r y   i m ag e   o b tain ed   f r o m   co m b i n in g   ea ch   co lo r   h i s to g r a m   o f   ea ch   co lo r   im a g b ased   o n   R GB   ( R ed ,   Gr ee n ,   B lu e)   in   Fig u r 3 ( c)   an d   Fig u r 5 ( c) .   E ac h   co lo r   m ad its   h is to g r a m   ar t h en   co m b in ed   in to   o n e   ( Fi g u r 3 ( b )   an d   Fig u r 5 ( b ) ) .               ( a)     ( b )     ( c)     Fig u r 5 .   ( a)   Or ig in al  I m a g ( C o lo r ) ,   ( b )   His to g r an   C o lo r   I m ag ( C o m p o s ite) ,   ( c)   His to g r a m   E ac h   C o lo r   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I d en tity A n a lysi s   o f E g g   B a s ed   o n   Dig ita l a n d   Th erma l I ma g in g :   I ma g P r o ce s s in g   a n d   ....   ( S u n a r d i)   205       ( a)       ( b )     Fig u r 6 .   ( a)   Gr ay s ca le  I m ag e,   ( b )   His to g r a m   I m a g Gr a y s ca le   T h s a m p le  u s ed   in   th a n al y s is   is   th i m a g e g g s   h is to g r a m   tak e n   f r o m   t h th er m al  i m a g i n g   ca m er a   ( Fig u r 3 ( a)   an d   Fig u r 4 ( a) )   an d   s m ar tp h o n ca m er ( Fig u r 5 ( a)   an d   Fig u r 6 ( a) ) .   B a s ed   o n   co m p ar ativ e   an al y s is   o f   t h h is to g r a m   o f   co lo r   an d   g r a y s ca le,   g r a y s ca l i m a g es  ( u s i n g   t h r es h o ld   Ots u )   o b tai n ed   th e   in te n s it y   o f   th e   co lo r   is   f lat ter   th a n   th e   co lo r   i m a g h i s to g r a m   i s   ap p ar en t   th a t h co lo r   h is to g r a m   p r o d u ce s   co lo r   s p r ea d s   ( Fig u r 5 ( b ) ) ,   a n d   g r a y s ca le  i m ag e s   clo s er   s e ctio n   ( Fi g u r 6 ( b ) ,   w h ic h   i s   d en s er   an d   h as  f lat   in te n s it y .     3 . 3 .   T he  P ro ce s s   o f   Dila t io n a t   G ra y s ca le  I m a g e   T h p r o ce s s   o f   eg g   p r o d u ce d   d ilatio n   i m a g s h o w n   in   F ig u r 7 .             ( a)     ( b )     Fig u r 7 .   R esu lts   o f   Op er atio n s   I m a g P r o ce s s in g   w i th   D ilati o n   to   th m o r p h o lo g y   ( a)   T h er m al  i m ag e,     ( b )   Or d in ar y   I m a g e       Dilatio n   o p er atio n   p er f o r m ed   to   en lar g t h s ize  o f   t h s e g m en t.  I n   t h is   i m a g ( Fi g u r 7 ( a) )   o f   th e   d ilatio n   p r o ce s s   i s   ca r r ied   o u t   u s in g   Stre ' d ia m o n d ' ,   s o   th a in   t h p ict u r th er e   ar lo t   o f   p ar allelo g r a m s   ( Fig u r 7 ( b ) ) .     3 . 4 .   Co nv er t   I m a g I nto   a   G ra y s ca le  I m a g B la ck   White   ( B W)   T h r esu lts   o f   th p r o ce s s   o f   d ilatio n   co n v er ted   to   im a g es  i n   b lack   an d   w h ite   ( Fig u r 8 ( a) ) ,   an d   th e n   d o   th co m p le m e n ( Fi g u r 8 ( b ) )   w il b u s ed   f o r   ca lcu lati n g   t h ce n tr o id   th at  e x is i n   t h i m ag t h er m al,   w h ite  co lo r   r ep r esen ts   v a lu e   o f   1   in d icatin g   t h at  t h er ar o b j ec ts   an d   w ill  lo o k   f o r   v alu ce n tr o id n y a,   a n d   b lack   r ep r esen ts   v al u o f   0   w h ic h   is   b ac k g r o u n d   ex is t s   in   th i m a g e.   A s   f o r   th u s u al  i m ag ( Fig u r 9 ( a) )   o f   th o p en i n g   p r o ce s s   f o r   s ep ar atin g   o b j ec ts   th at   m er g e   o r   eli m i n ate  s m all  o b j ec ts   ( s p r ea d s   n o is e)   s o   th at   t h e   o b j ec t d etec ted   is   eg g   alo n e   ( F ig u r 9 ( b ) ) .             ( a)     ( b )     Fig u r 8 .   T h er m al  I m a g e s   ( a)   R es u lts   o f   C o n v er s io n   to   B W ,   ( b )   C o m p le m en t o f   B W   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   1 Feb r u ar y   2 0 1 7   :   2 00    2 0 8   206         ( a)     ( b )     Fig u r 9 .   Or d in ar y   I m a g ( a)   R es u lts   o f   C o n v er s io n   to   B W ,   ( b )   d ilatio n   o f   Gr ay s ca le  an d   Op en in g   o f   B W       3 . 5 .   Resul t s   L a belin g ,   Cent ro id  Det er m i na t io n P ro ce s s   a nd   B o un din g   B o x   I m ag e   p r o ce s s in g   r e s u l ts   o b t ain ed   f r o m   t h o b j ec r ec o g n itio n   e g g s   i m a g ( Fi g u r 1 0 ) .   I m a g e   p r o ce s s in g   g r o u p   ( th er ar 6   eg g s )   s h o w ed   6   eg g   o b j ec i s   o b tain ed .   T h r esu lt  o f   lab ellin g ,   ce n tr o id   an d   b u n d i n g   b o x   h av s h o w n   i n   Fig u r 1 0 ( a)   w ith   lab el  1 u n til  6 f r o m   t h er m al  i m a g e,   an d   Fig u r 1 0 ( b )   w it h   lab el  1 b   u n til 6 b   f r o m   d ig ita l i m ag e.             ( a)       ( b )     Fig u r 1 0 .   I m a g P r o ce s s in g   Gr o u p   E g g s   w i th   C e n tr o id   an d   Dete r m i n atio n   o f   P lace s   w i th   L ab el    ( a)   T h er m a l I m a g e,   ( b )   Dig ital   I m a g e       T ab le  1 .   R esu lts   o f   I m a g P r o ce s s i n g   R ated   C e n tr o id   ( X,   Y)   an d   T o tal  ar ea   ( P ix el)                               C en tr o id   a n d   w it h   t h v alu e   o f   r ea d in g   i s   s tar ted   f r o m   m a tr ices  ( 0 . 0 ) ,   w h er ein   t h m atr i x   s tar tin g   at  th to p   lef co r n er   p o in t.  Fro m   T ab le  1   it  ca n   b e   s ee n   th at  b y   u s in g   th er m al  i m a g an d   o r d in ar y   i m a g o b tain ed   d ata  h av T o t al  A r ea   ( P ix el)   E q u iv ale n ( ≡)   o r   clo s t o   th s a m e.   So   as  to   o b tain   th r atio   o f   th ar ea   as T ab le  2 .   D a t a   L a b e l   N a me   C e n t r o i d   T o t a l   A r e a   ( P i x e l )   X   Y   1a   L a b e l   2   1 5 7 , 4 6 4 4   2 5 2 , 8 4 9 4   1 0 8 9 , 0 0 3 3   2a   L a b e l   4   3 1 6 , 6 7 3 2   2 4 2 , 5 3 4 8   1 1 0 3 , 0 0 3 3   3a   L a b e l   6   4 3 9 , 6 4 6   2 2 6 , 9 1 8 9   1 1 1 7 , 0 0 3 3   4a   L a b e l   1   1 5 0 , 2 8 6 1   1 3 1 , 9 3 7 2   1 0 8 2 , 0 0 3 3   5a   L a b e l   3   3 1 1 , 1 5 3 9   1 1 4 , 8 1 6 7   1 0 9 6 , 0 0 3 3   6a   L a b e l   5   4 3 5 , 1 2 0 2   8 0 , 8 7 5 3   1 1 1 0 , 0 0 3 3   1b   L a b e l   1   2 9 2 , 8 8 3 5   5 6 8 , 9 4 2 5   1 0 8 2 , 0 0 2 7   2b   L a b e l   4   7 4 5 , 0 3 0 5   5 9 0 , 7 5 1 3   1 1 0 3 , 0 0 2 7   3b   L a b e l   6   1 0 6 2 , 4 5 5   6 3 5 , 1 6 6   1 1 1 7 , 0 0 2 7   4b   L a b e l   2   3 5 5 , 0 2 1 3   2 2 0 , 1 7 3 8   1 0 8 9 , 0 0 2 7   5b   L a b e l   3   7 1 0 , 2 6 4 7   2 3 9 , 8 8 3 6   1 0 9 6 , 0 0 2 7   6b   L a b e l   5   1 0 4 9 , 4 9 9   2 8 5 , 3 8 2 5   1 1 1 0 , 0 0 2 7   1a   2 a   3 a   1b   2b   3b   4 a   5 a   6 a   4b   5b   6b   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2 0 8 8 - 8708       I d en tity A n a lysi s   o f E g g   B a s ed   o n   Dig ita l a n d   Th erma l I ma g in g :   I ma g P r o ce s s in g   a n d   ....   ( S u n a r d i)   207   T ab le  2 .   C o m p ar is o n   o f   T o tal  A r ea   ( P ix el)   B ased   o n   T ab le  2   an d   Fig u r 1 0   ( a)   an d   ( b )   D a t a   ( a )   D a t a   ( b )   F i g u r e   T o t a l   A r e a   Eq u i v a l e n t   ( a )   ( b )   ( a )   P i x e l   ( b )   P i x e l   1a   4b   L a b e l   2   L a b e l   2   1 0 8 9 , 0 0 3 3   1 0 8 9 , 0 0 2 7   2a   2b   L a b e l   4   L a b e l   4   1 1 0 3 , 0 0 3 3   1 1 0 3 , 0 0 2 7   3a   3b   L a b e l   6   L a b e l   6   1 1 1 7 , 0 0 3 3   1 1 1 7 , 0 0 2 7   4a   1b   L a b e l   1   L a b e l   1   1 0 8 2 , 0 0 3 3   1 0 8 2 , 0 0 2 7   5a   5b   L a b e l   3   L a b e l   5   1 0 9 6 , 0 0 3 3   1 0 9 6 , 0 0 2 7   6a   6b   L a b e l   5   L a b e l   6   1 1 1 0 , 0 0 3 3   1 1 1 0 , 0 0 2 7       B ased   o n   an   e g g - b ased   i m a g e   p r o ce s s in g   o f   th er m al  i m a g i n g   an d   o u ts ta n d in g   i m a g t h a h as   b ee n   d o n e,   it c a n   b co n cl u d ed   t h at  th i m a g p r o ce s s i n g   ca n   b d o n an d   g et   th e   r es u lts   ca n   d et er m in e   t h n u m b er   o f   eg g s   i n   th ca p t u r w ith   t h FL I R   t h er m al  i m ag i n g   ca m e r a   an d   s m ar tp h o n ca m er a.   T h u s o f   m e th o d s   th at  d is ti n g u is h   f o r   i m a g p r o ce s s i n g .   T h co m p ar is o n   i s   s h o w n   i n   T ab le  3 .       T ab le  3 .   C o m p ar is o n   o f   I m a g e   P r o ce s s in g   an d   R es u lts   No   T h e r mal   I mag e   I mag e   D i g i t a l   N o t e   1.   M o r p h o l o g i c a l   D i l a t i o n   M o r p h o l o g i c a l   D i l a t i o n   a n d   O p e n i n g   D i f f e r e n c e s i n   mo r p h o l o g i c a l   i mag e   p r o c e ssi n g   t h a t   i s   u se d   i s   t h e   u s u a l   i mag e   n e e d s t o   b e   d o n e   t o   se p a r a t e   t h e   p r o c e ss o f   o p e n i n g   a n d   o b j e c t t h a t   c o mb i n e   o r   e l i mi n a t e   n o i se .   2.   C o mp l e me n t   No   T h e   t h e r mal   i mag e   p r o c e ss m u s t   b e   d o n e   c o mp l e me n t   o f   B W   i m a g e   t h a t   h a b e e n   p r o c e sse d   t o   b e   a   r e c o g n i z a b l e   o b j e c t   t o   b e   d e t e r mi n e d   v a l u e   o f   t h e   c e n t r o i d   a n d   t h e   b o u n d i n g   b o x .   3.   I n d e t i f i e d   I n d e t i f i e d   A l l   t h e   i mag e s c a n   b e   i d e n t i f i e d   f o r   a l l   o b j e c t s e g g s t h a t   h a v e   b e e n   c a p t u r e d .   4.   T o t a l   A r e a   ( P i x e l )   i k n o w n   T o t a l   A r e a   ( P i x e l )   i k n o w n   O f   t h e   t w o   i mag e s o b t a i n e d   T o t a l   A r e a   e q u i v a l e n t .       4.   CO NCLU SI O N   T h R es u lt  s h o w s   t h at  t h id en ti f icatio n   p r o ce s s   c h ic k en   eg g s   u s in g   a   th er m al   i m ag i n g   ca m er a n d   a   s m ar tp h o n ca m er ca n   w o r k   1 0 0 w it h   t h o b tain ed   d if f er en ce   m o r p h o lo g ical  p r o ce s s es  an d   an al y s i s   o f   o b j ec ts   b y   ch a n g in g   to   co m p l e m en t.  So   f r o m   t h i m ag e   p r o ce s s in g   ce n tr o id   an d   t h b o u n d i n g   b o x   ca n   b s ee n   an d   co u n o f   o b j ec t .   A lth o u g h   th er ar d if f er en ce s ,   t h r esu lts   o f   t h co u n ti n g   ar ea   ( p ix els)  o f   b o th   ar eq u iv ale n t to   th d i f f er en ce   is   v er y   s m all  a s   6   x   1 0 - 3 .       RE F E R E NC E S   [1 ]   T RIDIN E W S ,   P e n jela sa n   F u n g si  d a n   Ke g u n a a n   d a ri  T h e rm o g ra p h y ,   T riDiNe ws   Up d a te  In f o r m a t io n   &   S h a ri n g   Kn o w led g e ,   2 0 1 4 .   [ Ci ted S e p tem b e 1 ,   2 0 1 6 h t tp :/ /www . n e w s.tr id in a m ik a . c o m /   [2 ]   E.   S e ti a w a n ,   Ka m u Be sa Ba h a sa   In d o n e sia   (KBBI) ,”   T e lu r.   [ On li n e ]   Ba d a n   P e n g e m b a n g a n   d a n   P e m b in a a n   Ba h a sa ,   Ke m d ik b u d   ( P u sa Ba h a sa ),   2 0 1 2 .   [ Cit e d :   S e p tem b e 1 ,   2 0 1 6 ] .   h tt p :/ /k b b i. w e b . id / .   [3 ]   In f ra ta m a   In d o n e sia ,   In f ra re d   S u rv e y o r ,   A b o u In f ra re d   T h e rm o g ra p h y ,”   P T   In f re a ta m   In d o n e si a   2 0 0 2 .   [ Cit e d S e p term b e 1 ,   2 0 1 6 ]   h t tp :/ /www . i n f r a ta m a . c o . id /   [4 ]   S u n a r d i,   e a l. T h e rm a I m a g in g   Un tu k   Id e n ti f ik a si  T e lu r,   Pro sid i n g   K o n fer e n si  N a sio n a Ke - 4 ,   Aso sia si   Pro g ra Pa sc a sa rj a n a   Per g u ru a n   T i n g g M u h a mm a d iya h   ( AP PP T M ) p p .   1 5 2 - 1 5 7 .   [5 ]   T .   P R .   M a im u n a h ,   Kla sif ik a si   M u t u   T e lu Be rd a sa rk a n   Ke b e rsih a n   Ke ra b a n g   T e lu M e n g g u n a k a n   K - Ne a re st   Ne ig h b o r ,   Ko n fer e n si Na si o n a I n fo rm a t ika   ( KNIF) ,   2 0 1 5 .   [6 ]   W ij a y a   T A .   a n d   Yu d i   P. ,   Im p le m e n tas V isi  Ko m p u ter  Da n     S e g m e n tas Cit ra     Un tu k   Kla sif i k a si  Bo b o T e lu Ay a m   Ra s ,   S e min a r Na si o n a A p li k a si  T e k n o l o g i   In f o rm a si ,   Y o g y a k a rta ,   p p .   G1 - G5 2 0 1 0 .   [7 ]   Kh a b ib u ll o h   M A . e a l . ,   Ra n c a n g   Ba n g u n   S iste m   D e tek si  E m b rio   p a d a   T e lu M e n g g u n a k a n   W e b c a m e ,   J u rn a l   T e k n ik P o mits ,   v o l/ issu e 1 ( 1 ) ,   pp.   1 - 6 2 0 1 2 .   [8 ]   Ru slian to   I . Kla sif ik a si  T e lu Ay a m   Da n   Telu Bu ru n g   P u y u h   M e n g g u n a k a n   M e to d e   Co n n e c ted   Co m p o n e n t   A n a l y si s ,”   J u rn a Ilmi a h   S I S FOT ENIKA ,   v o l/ issu e :   3 ( 1 ) ,   p p .   41 - 50 ,   2 0 1 3 .   [9 ]   Uta m Y R A. ,   P e n g e n a lan   T e l u Be rd a sa rk a n   Ka ra k teristik   W a rn a   Cit ra ,”   J u rn a Ilmi a h   S INUS ,   v o l/ issu e 7 ( 2 ) p p .   1 - 14 ,   2 0 0 9 .   [1 0 ]   Nu rh a y a ti   O D . ,   S istem   A n a li si T e k stu S e c a ra   S tatisti k   Ord e   P e rta m a   Un tu k   M e n g e n a li   Je n is  T e lu Ay a m   Bias a   d a n   T e lu Ay a m   O m e g a - 3 ,”   J u rn a S istem   Ko mp u ter ,   v o l/ issu e :   5 ( 2 ) ,   pp.   79 - 82 ,   2 0 1 5 .   [1 1 ]   L .   H .   L i n g ,   e a l. Re se a rc h   o n   t h e   Disc rim in a ti o n   o f   Ha tch in g   E g g A c ti v it y   Ba se d   o n   T h e rm a Im a g in g A   F o o d   No n d e str u c ti v e   T e stin g   P ra c ti c e ,   In ter n a ti o n a l   J o u r n a l   o S ma rt   Ho me ,   v o l/ issu e 10 ( 2 ) ,   p p .   1 7 5 - 1 8 6 ,   2 0 1 6 .   [1 2 ]   L .   L iu   a n d   M .   O.  Ng a d i,   D e tec ti n g   F e rti li ty   a n d   Earl y   E m b r y o   D e v e lo p m e n o f   Ch ick e n   E g g s   Us in g   Ne a r - In f ra r e d   H y p e r sp e c tral  I m a g in g ,   Fo o d   Bi o p ro c e ss   T e c h n o l ,   v o l.   6 ,   p p .   2 5 0 3 - 2 5 1 3 2 0 1 3 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E     Vo l.  7 ,   No .   1 Feb r u ar y   2 0 1 7   :   2 00    2 0 8   208   [1 3 ]   C S .   L in ,   e a l . ,   T h e   Id e n t if ica ti o n   a n d   F il terin g   o f   F e rti li z e d   Eg g w it h   a   T h e r m a I m a g in g   S y ste m ,”   Co mp u ter s   a n d   El e c tro n ics   in   A g ric u lt u re ,   v o l/ issu e 91 ( 2 0 1 3 ) ,   p p .   94 1 0 5 2 0 1 3 .   [1 4 ]   A it k e n h e a d   M .   J . e a l. ,   W e e d   a n d   c ro p   d isc rim in a ti o n   u sin g   im a g e   a n a l y sis  a n d   a rti f icia in telli g e n c e   m e th o d s ,”   Co mp u ter a n d   Ag ric u lt u re v o l/ i ss u e 3 9 ( 2 0 0 3 ) ,   p p .   1 5 7 - 1 7 1 ,   2 0 0 3 .   [1 5 ]   Ak h a v a n   R .   a n d   F a e z   K . ,   Tw o   No v e Re ti n a Blo o d   V e ss e S e g m e n tatio n   A lg o rit h m s ,”   In ter n a ti o n a J o u rn a o El e c trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l/ issu e :   4 ( 3 ) ,   p p .   398 - 4 1 0 ,   2 0 1 4 .   [1 6 ]   S .   G .   S a p a ru d in ,   S e g m e n tatio n   o f   F in g e rp rin Im a g e   Ba s e d   o n   G ra d ien t   M a g n it u d e   a n d   C o h e re n c e ,”   In ter n a ti o n a J o u rn a o El e c trica a n d   C o mp u t e r E n g i n e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l/ issu e 5 (5 ) ,   p p .   1 2 0 2 - 1 2 1 5 ,   2 0 1 5 .   [1 7 ]   Ha rik iran   J . e a l. ,   M u lt i p le  F e a tu re   F u z z y   c - m e a n Clu ste rin g   A lg o rit h m   f o r   S e g m e n tatio n   o f   M icro a rra y   Im a g e s ,”   In ter n a ti o n a J o u rn a o El e c trica a n d   Co m p u ter   En g i n e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l/ issu e 5 (5 ),   p p .   1 0 4 5 - 1 0 5 3 2 0 1 5 .   [1 8 ]   F a th i1   A .   a n d   Esk a n d a ri   A R. ,   D e f e c D e tec ti o n   o f   T il e Ba s e d   o n   Hig h   F re q u e n c y   Disto rti o n ,”   In ter n a ti o n a l   J o u rn a o El e c trica a n d   C o mp u t e r E n g i n e e rin g   ( IJ ECE ) ,   v o l/ issu e 3 (4 ) ,   p p .   4 8 3 - 4 9 1 ,   2 0 1 3 .   [1 9 ]   P .   N.  A n d o n o ,   Ko n se p   P e n g o la h a n   Cit ra   Dig it a l ,   Ed .   1 .   Yo g y a k a rta ,   A n d i,   2 0 1 5 .   [2 0 ]   M e to d e - a lg o rit m a . c o m ,   P e ra taa n   Ek u a li sa si  Histo g ra m   Cit ra   Dig ial ,”   h tt p :/ /www . m e to d e - a lg o rit m a . c o m /2 0 1 5 /0 7 /m e to d e - p e n y e tara a n - h isto g ra m . h tm l   [ CIted S e p tem b e 3 ,   2 0 1 6 ]   [2 1 ]   U.  A h m a d ,   P e n g o la h a n   Cit ra   Di g it a &   T e k n ik   P e m ro g ra m a n n y a ,   e d .   1 ,   Yo g y a k a rta ,   G ra h a   Il m u ,   2 0 0 5 .   [2 2 ]   T .   Ka n u n g o ,   e a l. A n   Eff icie n k - M e a n Clu ste rin g   A lg o rit h m A n a l y sis  a n d   Im p le m e n tatio n ,   IEE T ra n sa c ti o n s O n   P a tt e rn   An a lys is  An d   M a c h i n e   In telli g e n c e ,   v o l/ is su e 24 ( 7 ) p p .   8 8 1 - 8 9 2 2 0 0 2 .   [2 3 ]   M a th w o rk s ,   I m a g e   T h re sh o ld in g .   A n a l y z in g   I m a g e Us in g   I m a g e   T h re sh o ld in g   T e c h n iq u e s ,”   M a th w o rk s,  1 9 9 4 .   [ Cit e d S e p tem b e 3 ,   2 0 1 6 h tt p :/ / ww w . m a th w o rk s.co m /d isc o v e r y /i m a g e - th re sh o ld in g . h tm l   [2 4 ]   P ra m a n a   C .   J.,   I m p le m e n tas M e to d e   T h re sh o ld in g   d a n   M e to d e   Re g io n p ro p u n t u k   M e n d e tek si  M a rk a   J a lan   S e c a ra   L i v e   V id e o ,   J u r n a l   Un ive rs it a s Dia n   Nu swa n t o ro   S e ma ra n g ,   2 0 1 4 .   [2 5 ]   M a th w o rk s,  Re g io p ro p s,   M e a s u re   P ro p e rti e o f   I m a g e   R e g io n s,”   M a th w o rk s,  1 9 9 4 .   [ Cit e d S e p te m b e 3 ,   2 0 1 6 h tt p : // ww w . m a th w o rk s.co m / h e l p / im a g e s/r e f /reg io n p ro p s.h tm l   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.