The color image enhancement using SSGA steady state genetic algorithm

العناوين الأخرى

تحسين الصورة الملونة باستخدام الخوارزمية الجينية المنتظمة

الجامعة

جامعة الشرق الأوسط

الكلية

كلية تكنولوجيا المعلومات

القسم الأكاديمي

قسم علم الحاسوب

دولة الجامعة

الأردن

الدرجة العلمية

ماجستير

تاريخ الدرجة العلمية

2012

الملخص الإنجليزي

This thesis presents a model for enhancing the color image using the steady state genetic algorithm.

We modified the fitness function to get more accurate result and less noise.

In this research we will use the Hue saturation intensity (HSV) color model, after enhancing the S, H and V components, the transformation will be made to RGB color model.

We have developed three models contrasts, brightness and saturation for enhancing the colourful and chromaity of the image with different types of input - output and different type of parameter.

The three models are compared based on their ability to train with lowest error values.

To use these models the input RGB color image is converted to an intensity image using Space Variant Luminance Map SVLM.

The 2D gamma correction used to enhance the Luminance component.

We enhanced Luna image using SSGA method then we compare the enhanced image performance with previous methods images by calculating the PSNR peak signal noise ratio and MSE mean square error The saturation enhancement is done by two phases : finding the most saturation color and adjusting the saturation ratio, where the contrast component enhanced using the adaptive factor.

The results in this thesis enhanced the previous results due to the combination of color and chromaity of the image.

We used the Matlab ver.

(7) with C++ language.

Three image quality metrics are applied to the color enhanced images.

They are PSNR (Peak Signal-to-Noise ratio), RMSE (root mean square error) and MSE (mean square error).

The comparison is made with PSNR, RMSE and MSE values.

Finally it has been observed that our model, SSGA, yields better results than the previous results for enhancing the color image.

التخصصات الرئيسية

تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الموضوعات

عدد الصفحات

110

قائمة المحتويات

Table of contents.

Abstract.

Abstract in Arabic.

Chapter One : Introduction.

Chapter Two : Literature survey and related work.

Chapter Three : Genetic algorithm.

Chapter Four : Methodology.

Chapter Five : Results of the enhancement.

Chapter Six : Conclusion and future work.

References.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

al-Sabah, Ala Abd Allah Awad. (2012). The color image enhancement using SSGA steady state genetic algorithm. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Middle East University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-700154

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

al-Sabah, Ala Abd Allah Awad. The color image enhancement using SSGA steady state genetic algorithm. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Middle East University. (2012).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-700154

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

لغة النص

الإنجليزية

نوع البيانات

رسائل جامعية

رقم السجل

BIM-700154

حفظتم الحفظ طباعة

قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"

أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي

منصة "معرفة" للكتاب العربي الجامعي الرقمي

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