Color image identification based on 2-d power spectrum based on neural network
المؤلف
المصدر
Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering
العدد
المجلد 7، العدد 1 (30 يونيو/حزيران 2007)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
تاريخ النشر
2007-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
إن تحليل نسيج الصورة لغرض التعرف عليها و تشخيصها يلعب دورا كبيرا في مجالات شتى، منها الصناعة و الاستشعار من بعد إضافة إلى التطبيقات العسكرية.
هذا البحث يقترح برنامج ديناميكي يعتمد على شبكة الخلايا العصبية (Neural Network) في تشخيص الصور الملونة، معتمدا على توزيع اللون الأحادي (الأحمر، الأخضر، و الأزرق) في تلك الصورة لغرض تكوين البصمة الخاصة التي تميزها و المتمثلة بحساب طيف الطاقة (power spectrum).
الخطوة الأولى تبدأ بتحليل الصورة الملونة و المتكونة من الألوان الأحادية الأساسية (الأحمر، الأخضر، و الأزرق) و التعامل مع كل صورة أحادية ناتجة كصورة رمادية (grey scale image) و التي يتم تمثيلها بمصفوفة ذات بعدين.
الخطوة الثانية يتم من خلالها تحويل الصورة الأحادية باستخدام محول فورير (Fourier transformer) لغرض استخلاص المعلومات الضمنية في تلك الصورة و حساب طيف الطاقة (power spectrum).
و بالمحصلة يتم تكوين متجه الخواص (feature vector) لكل صورة أحادية.
الخطوة الثالثة و الأخيرة و لغرض التمكن من التغلب على عمليات التطبيق ذات المدخل الكثيرة، تم استخدام شبكة الخلايا العصبية(Neural Network) ذات الطبقتين المتواريتين (two hidden layers).
أما المدخلات لهذه الشبكة فإنها تتمثل بمتجه يتكون من مجموعة من القيم تعكس كيفية توزيع الألوان الأساسية في كل صورة و التي يتم تكوينها من الخطوة الثانية.
الملخص EN
Image identification plays a great role in industrial, remote sensing, and military applications.
It is concerned with the generation of a signature to the image.
This work proposes a dynamic program (use Neural Network) to identify the color image depending on the distribution of the monochrome colors (red, green, and blue) in the same image to make image signature accordingly, which is represented by a values named power spectrum.
The first step is to analyze the three-band monochrome image (color image) to Red, Green and Blue image, then deal with each image as a grey scale one which is represented as a 2-D matrix.
The second step is to make Fourier Transform to each grey scale image in order to extract the implicit information in that image.
The calculations of 2-D Power Spectrum for each image have been done to construct the final feature vector for each one.
Finally, in the third step, and in order to handle problems of large input dimensions, a multilayer perceptron Neural Network has been used with two hidden layers.
The input of the Neural Network structure is the final feature vectors which are obtained from the previous step.
All programs are written using MATLAP VER.
6.5 programming language.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hasan, Hasan J.. 2007. Color image identification based on 2-d power spectrum based on neural network. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering،Vol. 7, no. 1, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-276746
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hasan, Hasan J.. Color image identification based on 2-d power spectrum based on neural network. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering Vol. 7, no. 1 (Jun. 2007), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-276746
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hasan, Hasan J.. Color image identification based on 2-d power spectrum based on neural network. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering. 2007. Vol. 7, no. 1, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-276746
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendices : p. 8-13
رقم السجل
BIM-276746
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر