@Article{, title={Using Discrete Wavelet Transform for texture classification by using energy طريقة جديدة لتصنيف صور النسيج باستخدام التحويل المويجي المتقطع ) (DWT}, author={م.م. زينب عباس حربي and م.م. مريم ساهي}, journal={The islamic college university journal مجلة الكلية الاسلامية الجامعة}, volume={}, number={16}, pages={85-97}, year={2012}, abstract={هذا البحث يقترح طريقة جديدة لتصنيف صور النسيج باستخدام التحويل المويجي المتقطع) (DWT. التصنيف الجيد يعتمد على مرحلة استخلاص المعلومات. بعض نماذج من صور الانسجة حللت باستخدام التحويل المويجي الذي يعتبر من الأدوات الجديدة والواعدة في التحليل.في البحث الحالي, لوحظ إن التحويل المويجي كان مناسباً في استخلاص المعلومات من صورة النسيج . المحاولات للمعلومات الإحصائية على معاملات التحويل المويجي تمت على عدة تجارب تصنيفية.وقد لوحظ إنه ,عند استعمال الطاقة و الوسط الحسابي سويتا للمعاملات التحويل المويجي التقريبية (LL1,LL2,LL3) كانت مناسبة للحصول على تصنيف ناجح للصور بنسبة خطأ مقبولة

In this paper suggests a new image classification scheme of texture images, using the discrete wavelet transformation (DWT). A good classification relies on feature extraction stage. Several samples (texture images) of several classes were analyzed using wavelet transform which is new and promising set of tools. In this work, it was shown that wavelet transform was appropriate for texture feature extraction. The performances of statistical properties of wavelet detail coefficients were compared in several classification experiments. And it was shown that, when used together (Mean, and energy ) the energy and mean absolute of approximation coefficients were appropriate wavelet signatures for achieving a successful image classification with acceptable low error rates.} }