TY - JOUR ID - TI - Neural Net Approach For Image Thinning التنحيف باستخدام تقنية الشبكات العصبية AU - Itemad Raheem Ali اعتماد رحيم علي PY - 2011 VL - IS - 28 SP - 66 EP - 78 JO - Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم SN - 16816870 AB - Thinning is the operation that seeks to reduce a connected region of pixels of a given property set to a small size. One of the most applications of thinning is the image recognission. In this paper, we proposed a new algorithm for thinning an image using Neural Net approach called (Thinning Back- propagation algorithm, TBP), the results show that the operation considered including Zhang Suen algorithm, Hilditch's algorithm. Applying Zhang Suen and Hilditch's algorithms showed that the output of the Hilditch's algorithm is better from the presence of shape accuracy point of view. The proposed Thinning Back-propagation (TBP) algorithm is superior to other algorithms; the results show that the Hilditch's algorithm gives somewhat better results than Zhang Suen algorithm, therefore the proposed TBP has been implemented depending on the Hilditch's algorithm. The accuracy of the TBP is equivalent to Hilditch's algorithm but it is a little bit faster than Hilditch's algorithm. Experimental results are presented to compare the performance of the algorithms.

تهدف عملية التنحيف الى تقليص حجم شكل معين الى حجم أصغر يحمل نفس مواصفات الشكل الاصلي. التنحيف له استخدامات واسعة في تطبيقات كثيرة من ضمنها تمييز الصور. في هذا البحث تم اقتراح خوارزمية جديدة للتنحيف بالاعتماد على الشبكات العصبية وتحديداً خوارزمية الانتشار العكسي سميت (خوارزمية التنحيف بالانتشار العكسي)، وانجزت مقارنات نتائج الخوارزمية المقترحة مع كل من خوارزمية زهانك سوين وخوارزمية هيلدج.بتطبيق خوارزمية هيلدج وخوارزمية زهانك سوين أثبت إن الخوارزمية الاولى هي افضل من ناحية المحافظة على دقة الشكل.اما خوارزمية التنحيف بالانتشار العكسي المقترحة فهي افضل من الخوارزميتين الاخريتين وذلك لانها تعطي نفس دقة خوارزمية هيلدج مع عمليات حسابية اقل. ER -