Image segmentation using superpixel based split and merge method
Other Title(s)
انقسام الصورة باستخدام عناصر الصورة المميزة استنادا لطريقة الانشقاق و الدمج
Joint Authors
Abbud, Luayy Kazim
Muhammad, Rad Ahmad
Source
Issue
Vol. 56, Issue 1A (31 Mar. 2015), pp.233-237, 5 p.
Publisher
University of Baghdad College of Science
Publication Date
2015-03-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
5
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Abstract AR
يمكن أن تعرف super pixel (عناصر الصورة المميزة) كمجموعة عناصر الصورة التي لها خصائص متماثلة، التي يمكنأن تكون طريقة مساعدة جدا لتجزئة الصورة.
و يعتبر اللون عموما كأساس لعملية التجزئة هذه بالاضافة إلى المميزات الاخرى (كالنسجة, المميزات الاحصائية ..الخ).
هناك العديد من الخوارزميات المتوفرة لتقسيم لتجزئة الصورة مثل SLIC و خوارزمية التعنقد المكاني للتطبيقات اعتمادا على الكثافة اللونية بوجود الضوضاء DBSCAN Spatial Clustering of Application with Based-Density Noise).
تعتمد خوارزمية SLIC اساسا على إ ختيارعدد (n) من النقاط العشوائية أو المنتظمة و التي تغطي فضاء الصورة المستعملة لغرض تجزئة الصورة الى اجزاء لها صفات مميزة.
في هذا البحث تم استخدام خوارزمية التقسيم و الدمج (merge & split) لتحديد مواقع النقاط و اعدادها عوضا عن العشوائية في الخوارزمية السابقة بالاضافة الى التخلص من بعض المتغيرات الواجب تحديدها من قبل المستخدم لكل صورة ( حسب طبيعة الصورة).
و كانت النتائج أفضل من الطريقة القياسية SLIC مع الاحتياج الى تحديد قيمة عتبة (threshold) ملائمة و التي بدورها تتحكم بعدد تقسيمات الصورة مثل (2.0) و غيرها لانجاز المهمة.
Abstract EN
A super pixel can be defined as a group of pixels, which have similar characteristics, which can be very helpful for image segmentation.
It is generally color based segmentation as well as other features like texture, statistics…etc .There are many algorithms available to segment super pixels like Simple Linear Iterative Clustering (SLIC) super pixels and Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise (DBSCAN).
SLIC algorithm essentially relay on choosing N random or regular seeds points covering the used image for segmentation.
In this paper Split and Merge algorithm was used instead to overcome determination the seed point's location and numbers as well as other used parameters.
The overall results were better from the SLIC method depending on single threshold, which control the segments number needed (like 0.2) to accomplish the task.
American Psychological Association (APA)
Abbud, Luayy Kazim& Muhammad, Rad Ahmad. 2015. Image segmentation using superpixel based split and merge method. Iraqi Journal of Science،Vol. 56, no. 1A, pp.233-237.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-547843
Modern Language Association (MLA)
Abbud, Luayy Kazim& Muhammad, Rad Ahmad. Image segmentation using superpixel based split and merge method. Iraqi Journal of Science Vol. 56, no. 1A (2015), pp.233-237.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-547843
American Medical Association (AMA)
Abbud, Luayy Kazim& Muhammad, Rad Ahmad. Image segmentation using superpixel based split and merge method. Iraqi Journal of Science. 2015. Vol. 56, no. 1A, pp.233-237.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-547843
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 237
Record ID
BIM-547843
