Document image retrieval from incomplete queries using texture features
Other Title(s)
استرجاع صور الوثائق من الاستفسارات الغير كاملة باستعمال خصائص القوام النسيجي
Joint Authors
Hashim, Muhammad Talib
Abd al-Munim, Mathil Imad al-Din
Source
Issue
Vol. 2014, Issue 22 (31 Dec. 2014), pp.25-43, 19 p.
Publisher
Publication Date
2014-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
19
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
یعتبر استرجاع صور الوثائق جزء مھم في الكثیر من أنظمة معالجة صور الوثائق مثل أنظمة المكاتب الخالیة من الورق، المكتبات الرقمیة و غیرھا.
یساعد المستخدمین في إيجاد صور الوثائق الأكثر تشابه من قاعدة بیانات صور الوثائق.
أغلب البحوث نفذت بتقدیم استفسارات كاملة موجودة في قاعدة البیانات، لكن في العدید من الحالات یمكن مواجھة صور مشوھة أو ناقصة.
ھذا التشویه أو النقص یكون بسبب بعض المعلومات المفقودة، بعض الأجسام الغیر مرغوبة، التشویه، الضوضاء نتیجة لعملیة الطباعة، المسح الضوئي للوثیقة، ...الخ.
یصف ھذا البحث طریقة لاسترجاع الوثیقة الناقصة و المشوھة مستندة على الخصائص البصریة باستعمال معلومات القوام النسیجي للاسترجاع من قاعدة بیانات كبیرة لصور الوثائق.
تم اقتراح استعمال خصائص مصفوفة الCo-occurrence لتحليل القوام النسيجي و أوردنا تقييم اختباري شامل.
Abstract EN
Document image retrieval (DIR) is an important part of many document image processing systems such as paperless office systems, digital libraries and so on.
It helps the users to find out the most similar document images from a document image database.
Most of the researches have been carried out with complete queries which were present in the database, but in many cases distorted or incomplete images can be encountered.
This distortion or incompetence is due to some missing information, some undesirable objects, blurring, noise due to document printing, scanning etc.
This paper describes an approach for retrieval of incomplete and distorted document images based on visual features using texture information for retrieval from large document image database.
A Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) features for texture analysis were proposed and provide a comprehensive experimental evaluation.
American Psychological Association (APA)
Abd al-Munim, Mathil Imad al-Din& Hashim, Muhammad Talib. 2014. Document image retrieval from incomplete queries using texture features. al-Mansour،Vol. 2014, no. 22, pp.25-43.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-521489
Modern Language Association (MLA)
Abd al-Munim, Mathil Imad al-Din& Hashim, Muhammad Talib. Document image retrieval from incomplete queries using texture features. al-Mansour No. 22 (2014), pp.25-43.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-521489
American Medical Association (AMA)
Abd al-Munim, Mathil Imad al-Din& Hashim, Muhammad Talib. Document image retrieval from incomplete queries using texture features. al-Mansour. 2014. Vol. 2014, no. 22, pp.25-43.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-521489
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 41-42
Record ID
BIM-521489