Abstract-Image-baserad kostbedömning är viktig för hälsoövervakning och vård eftersom den kan ge kvantitativ och objektiv information, såsom livsmedelsvolym, näringstyp, och kaloriintag. I detta papper presenteras ett nytt ramverk, 3D/2D-modell-till-bild registrering, för att uppskatta livsmedelsvolym från en enda-vy 2D-bild som innehåller ett referensobjekt (dvs. en cirkulär matplatta). För det första är maten segmenterad från bakgrundsbilden baserad på Otsu:s tröskel- och morfologiska operationer. Därefter erhålls matvolymen från en användarvald 3D-formsmodell. Modellens position, orientering och skala optimeras genom en registreringsprocess från modell till bild. Därefter är den cirkulära plattan i bilden monterad och dess rumsliga information används som begränsningar för att lösa registreringsproblemet. Vår metod tar hänsyn till den globala konturinformationen i formmodellen för att få en tillförlitlig uppskattning av livsmedelsvolymen. Experimentella resultat med hjälp av regelbundet formade testobjekt och realistiskt formade matmodeller med kända volymer visar båda hur effektiv vår metod är. Jag. INLEDNING Fetma har blivit ett stort hälsoproblem i många delar av världen eftersom det vanligtvis förknippas med en ökad risk för hjärt-kärlsjukdomar, diabetes och andra kroniska sjukdomar. För att studera övervikt och fetma är det viktigt att följa den enskildes födointag. Traditionellt utförs kostutvärderingar genom självrapportering, vilket är subjektivt och inkorrekt. Nyligen har bildbaserad estimering av livsmedelsvolym studerats av ett antal utredare. Chae och al. [1] och Zhu et al. [2] presenterade modellbaserade metoder som uppnådde goda resultat med ett genomsnittsfel på mindre än 15 %. Deras metoder använde dock endast 2D-funktionspoäng för att uppskatta 3D-modellens volym. I de fall ett livsmedel har en komplex form, är det svårt att exakt upptäcka ett tillräckligt antal funktionspunkter från en enda bild för att dra slutsatsen volymen med hjälp av en 3D-modell. Till följd av detta är deras metoder känsliga för upptäcktsfel och är lämpliga endast i begränsade fall. I detta dokument föreslår vi en ny ram baserad på en modell-till-bild registreringsprocess för att uppskatta livsmedelsvolym från en enda bild. I stället för att förlita oss på funktionspunkter använder vi globala matformsegenskaper för att få en mer tillförlitlig uppskattning. Dessutom antogs den rumsliga informationen för den cirkulära plåt som erhålls från kamerakalibreringen för att minska lösningsintervallet för registreringskostnadens funktion. Våra första experiment visar att denna metod är mer robust i uppskattningen av livsmedelsvolym.  Med en enkelbild av 2D-maten (se bild). 1 a) ), är det första steget att segmentera livsmedelsprodukten från bakgrundsregionen. Därefter väljs en 3D-modell manuellt för att representera matformen och projiceras på bilden. Därefter optimeras modellens position, orientering och skala automatiskt genom registrering från modell till bild. Slutligen beräknas livsmedelsvolymen utifrån volymen av den registrerade 3D-modellen. I segmenteringssteget appliceras Otsus tröskel [3] på mättnadskanalen till följd av omvandlingen av färgmättnad och intensitet (HIS). Proceduren minskar skuggeffekten i bilden. I Otsu tröskel, den optimala tröskeln k *, som separerar två klasser, erhålls genom att använda optimering: där är mellanklassen varians, och w 0, w 1, 0, och 1 är sannolikheterna för klass förekomster och de genomsnittliga nivåerna av de två klasserna, respektive. Ett exempel på segmenteringsresultat med hjälp av Otsu-tröskeln visas i bild.  1 b.................................................... Som resultatet kan innehålla små hål, morfologisk stängning utförs. Ett konvext skrov som tätt omsluter matdistrikten byggs av Andrews monotonkedjealgoritm [4]. Det slutliga segmenteringsresultatet visas i bild. 1 c............................................................................. För att uppskatta livsmedelsvolymen föreslår vi ett 3D/2D-modell-till-bild-registreringssystem för att passa en 3D-virtuell modell på matobjektet i mage. Bilda. 2 illustrerar detta begrepp. Först väljs en 3D-modell manuellt och genereras i kamerans projektionsutrymme. Låt S vara uppsättningen av ytpunkter av modellen med = (t x, t y, t z, x, y, z, s x, s y, s z ) som dess pose parametrar, inklusive tre förskjutningar, tre rotationsvinklar och tre skalor med avseende på kamerans koordinater. Vi kan projicera modellen på bildplanet genom att använda en perspektivprojiceringsmatris M härledd genom kamerakalibrering [5]. Projiceringspunkterna erhålls med S' = M T( ) S, där T är en 4 4 transformationsmatris som
Chen och Al. I REF föreslogs en modellbaserad bildregistreringsmetod baserad på 3D/2D för bedömning av kvantitativt intag av livsmedel.
3D/2D model-to-image registration for quantitative dietary assessment
{'venue': '2012 38th Annual Northeast Bioengineering Conference (NEBEC)', 'journal': '2012 38th Annual Northeast Bioengineering Conference (NEBEC)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine']}