Texture image segmentation using gabor filter and anisotropic diffusion filter
العناوين الأخرى
تقسيم نسيج الصورة باستخدام مرشح غابور و مرشح انتشار أنيزوتروبيك
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2010، العدد 13 (30 يونيو/حزيران 2010)، ص ص. 21-39، 19ص.
الناشر
تاريخ النشر
2010-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
19
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
تقسيم الصورة عملية مهمة جدا في العديد من تطبيقات تحليل الصور و رؤية الحاسبة.
في هذه البحث تم اقتراح طريقة تقسيم نسيج الصورة باستخدام مرشح غابور, و مرشح انتشار أنيزوتروبيك, و خوارزمية العنقدة K-meanْ.
مرشح غابور أستخدم كمرشح متعدد القنوات لتحليل النسيج في الصورة.
عملية استخلاص و تحسين خصائص النسيج تم باستخدام مرشح انتشار أنيزوتروبيك.
ثم تم استخدام خوارزمية العنقدة k-mean لتجميع نقاط الصورة إلى عناقيد تمثل مناطق النسيج في الصورة.
نوعية التجزئة باستخدام هذه الطريقة تم تقييمه باستخدام مقياس الدقة .UMA التجارب ترينا أن انجاز هذه الطريقة فعال و أنها أعطت نتائج تقسيم دقيقة و أفضل مقارنة مع طريقة Seo من ناحية نوعية التجزئة، عدد مرات التنفيذ، زمن التنفيذ و القدرة على تجزئة عدد كبير من الأنسجة و تجزئة صورة حقيقية، صور الفسيفساء، صور المناطق السقوفِ و الصورِ الأرضية، و لتمييز الأجسامِ مِنْ الخلفية.
الملخص EN
Image segmentation is very important task in many image analysis or computer vision applications.
In this paper a texture image segmentation method using Gabor filter, anisotropic filter, and k-mean clustering algorithm was proposed.
The Gabor filter was used as a multi-channels filter to analyze the texture in the image.
The extraction and enhancement of the texture features obtained using anisotropic diffusion filter.
Then the k-mean algorithm used to cluster pixels into number of clusters representing the texture regions.
The quality of segmentation using this method was evaluated using Ultimate Measurement Accuracy (UMA) metric.
The experiments show that the performance of this method is effective, accurate and gives better results as compared with the Seo method from the view of quality of segmentation, the number of run times, the execution time and the capability of separating a large number of textures, and of segmented real images, random mosaics texture images, area of roofs and ground images, and to distinguish objects from background.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Husayn, Zaynab Muhammad Ali. 2010. Texture image segmentation using gabor filter and anisotropic diffusion filter. al-Mansour،Vol. 2010, no. 13, pp.21-39.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-325882
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Husayn, Zaynab Muhammad Ali. Texture image segmentation using gabor filter and anisotropic diffusion filter. al-Mansour No. 13 (2010), pp.21-39.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-325882
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Husayn, Zaynab Muhammad Ali. Texture image segmentation using gabor filter and anisotropic diffusion filter. al-Mansour. 2010. Vol. 2010, no. 13, pp.21-39.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-325882
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 38
رقم السجل
BIM-325882
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