An efficient K-means clustering for image segmentation
العناوين الأخرى
طريقة محسنة لعنقدة K-means في تقطيع الصور
مقدم أطروحة جامعية
مشرف أطروحة جامعية
أعضاء اللجنة
Ghani, Rana Farid
Abd Allah, Abd al-Husayn Muhsin
al-Sharaydah, Sabah S.
الجامعة
جامعة البصرة
الكلية
كلية العلوم
القسم الأكاديمي
قسم علوم الحاسبات
دولة الجامعة
العراق
الدرجة العلمية
ماجستير
تاريخ الدرجة العلمية
2012
الملخص الإنجليزي
إن عملية تقطيع الصور تلعب دورا حاسما و خطورة أساسية في المستويات العليا لمعالجة الصور.
يمكن استخدام العنقدة (التجمعات) كوسيلة في إجراء عملية التقطيع حيث تعتبر خوارزمية (K-means) واحدة من الخوارزميات الفعالة لإجراء هذه العملية.
و لكن هذا لا يعني إن هذه الخوارزمية تعطي نتائج نهائية مضمونة الدقة، حيث تعتمد النتائج على اختيار المراكز الأولية للعناقيد (التجمعات) كذلك هناك عيب أساسي لهذه الخوارزمية و هو تحديد عدد العناقيد كمعلمة إدخال للخوارزمية.
علاوة على ذلك، التعقيد الحسابي لهذه الخوارزمية و خصوصا عند معالجتها البيانات الكبيرة.
في هذه الأطروحة قدمنا ثلاثة خوارزميات مبنية على عدة استراتيجيات لحساب مراكز البدء للعناقيد (التجمعات) لتحسين عمل الخوارزمية القياسية.
الخوارزمية الأولى هي الخوارزمية الهندسية و التي تعتمد على المساحات المتساوية لتوزيع مراكز البدء.
أما الخوارزمية الثانية فهي الخوارزمية الكتلية و التي تعتمد على تقسيم الصور إلى كتل (مساحات) متساوية.
و الخوارزمية الأخيرة هي الخوارزمية الهجينة و عملها حاصل دمج الخوارزميتين الأولى و الثانية.
فقد أظهرت النتائج العملية الأداء الأفضل و الأكفل لهذه الخوارزميات مقارنتا بالخوارزمية القياسية.
بالإضافة إلى ذلك، فقد قدمنا دراسة حول صلاحية (Validity) عملية العنقدة.
لقد قدمنا مقياس الصلاحية البسيط القائم على أساس المسافة بين العناقيد و كذلك علاقة المسافة للعناصر ضمن العنقود الواحد و التي يتم من خلالها تحديد عدد العناقيد و ذلك من خلال البحث عن أقصى أول نهايات محلية في مقياس الصلاحية.
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
عدد الصفحات
104
قائمة المحتويات
Table of contents.
Abstract.
Chapter One : general introduction.
Chapter Two : clustering analysis : the K-means method.
Chapter Three : image segmentation : principles and techniques.
Chapter Four : the proposed methods, results and discussions.
Chapter Five : conclusions and suggestion for future works.
References.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Khudayr, Muslim Muhsin. (2012). An efficient K-means clustering for image segmentation. (Master's theses Theses and Dissertations Master). University of Basrah, Iraq
https://search.emarefa.net/detail/BIM-317071
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Khudayr, Muslim Muhsin. An efficient K-means clustering for image segmentation. (Master's theses Theses and Dissertations Master). University of Basrah. (2012).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-317071
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Khudayr, Muslim Muhsin. (2012). An efficient K-means clustering for image segmentation. (Master's theses Theses and Dissertations Master). University of Basrah, Iraq
https://search.emarefa.net/detail/BIM-317071
لغة النص
الإنجليزية
نوع البيانات
رسائل جامعية
رقم السجل
BIM-317071
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
