research centers


Search results: Found 28

Listing 1 - 10 of 28 << page
of 3
>>
Sort by

Article
Comparison of Various Gradient Types for Biological Image with Morphological Operations
المقارنة بين مختلف أنواع التدرج للصورة البيولوجية مع عمليات التشكيل

Authors: Layla Hussein ليلى حسين عباس --- Amel H.Abbas امل حسين عباس
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2016 Volume: 57 Issue: 2A Pages: 1021-1030
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Biological image edge detection preserving the important structural properties in an image. Detecting accurate edges are very important for analyzing the basic properties associated with a biological image. Gradient operator plays very important role in edge detection. In this paper the images had been using are color biological images taken from microbiology laboratory at the biological department college of science Al-MustansiriyhUniversity and the effect of gradient operation have applied on around 10 different biological color images but view only two. In our proposed approach comparative of various gradient of biological image include (gradient of image, gradient of image using first order derivative edge detection (Soble,Prewitt,Roberts)and gradient image using morphological operation and The comparative output images using quality assessment include (MSR, PNSR, l2rat, maxerr, entropy). The software tool that has been used is MATLAB 7.0 from the results we found that morphological and Robert gradient edge detection algorithm better performs than the others and are important with extraction features of biologic images.

الكشف عن حافة الصور البيولوجية للحفاظ على خصائص هيكلية هامة في الصورة وكشف الحواف عملية دقيقة ومهمة لتحليل الخصائص الأساسيةالمرتبطة بالصور مشغل التدرج يلعب دوراهاما جدا في الكشف عن الحافة.في هذه البحث الصور التي تم استخدامهاعبارة عن صور البيولوجية ملونة مأخوذة من مختبر الاحياء المجهرية في قسم علوم الحياة كلية العلوم الجامعة المستنصرية تأثيرعملية التدرج طبقت على ىحوعشرة من الصور البيولوجية الملونة ولكن عرض اثنين فقط في بحثنا المقترح تم مقارنة انواع التدرج مختلفة على الصور البيولوجية وتشمل(التدرج من الصورة،والتدرج من الصورةباستخدام مشقة الدرجة الاولى لكشف الحواف باستخدام (سوبل ,بروت, روبرت) وعملية التشكيل الرياضي اداة لبرامجيات التي تم استخدامها هي ماتلاب. مقارنة الصور الانتاجة باستخدام تقييم الجودة وشملت (MSR, PNSR, l2rat,maxerr, entropy) من النتائج وجدنا ان التدرج باستخدام روبرت والتشكيل الرياضي أفضل من الآخرين،ومهم في استخراج مميزات الصور البيولوجية.


Article
Edge Detection in Natural Scene Image Using Canny Edge Detector and Stroke Width Transforms (SWT)
تحديد الحافه في مشهد صورة طبيعيه باستخدام محدد(canny) وتحويلات (stroke width)

Authors: Dhia A. Alzubaydi ضياء عبد الحسين الزبيدي --- Zamen Abood Ramadhan زمن عبود رمضان
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2019 Volume: 9 Issue: 3 اللغة الانكليزية Pages: 88-108
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

Edge is the straightforward feature of image, detection of the edge is unique of the significant steps in the digital image processing, and the basic of detection of the edge is to find the breaks in deepness, breaks in apparent orientation, variations in material characteristics and the differences in scene lighting. Detection of the image's edge bigly debases the quantity of data and cleans out inutile material, although maintaining the significant organizational image's properties. The Canny edge detector algorithm is bulk widely used to distinguish an edges because of its benefit. In our paper used hybrid algorithm to detect the edges consist of X Gradient, Y Gradient and Canny edge detector, whereby appeared object edges by the best thing and made the SWT stroke width transform at the result image to appear the edges by the four face by used four angles (0, 45, 90,135), applied the algorithm at the several images and appeared best result and precise.

الحافه هي خاصيه مهمه من خصائص الصورة, تحديد الحافه هي واحدة من الخطوات المهمه في معالجة الصورة الرقميه, المبدئ الاساسي لتحديد الحافه هو ايجاد التوقفات في العمق, اي التوقفات او الانقطاعات في مظاهر الاتجاهات, التغييرات في خصائص الجوهريه والاختلافات في اضاءة المشهد.تحديد الحواف في الصورة معناها التقليل من كمية البيانات وترك المضمون وبقاء الاهتمام بالخصائص الهيكليه المهمه المنظمه للصورة. خوارزمية(canny) لتحديد الحواف واسعة الاستخدام لتحديد الحواف لانها مفيدة. في بحثنا هذا استخدمنا خوارزميه هجينه لتحديد الحواف تتالف من (ميلX) و(ميلY) و(محددcanny). حيث ظهر تحديد الاشياء الموجوده في الصورة بصورة افضل وبعدها طبقنا تحويلات (SW) على الصورة الناتجه لاظهار الحواف على اربعة اوجه اي اربعة زوايا واتجاهات(0,45,90,135) . طبقنا الخوارزمية على عدة صور وظهرت نتائج دقيقه وجيدة.


Article
Text Detection in Natural Image By Connected Component Labeling

Authors: Zamen Abood Ramadhan --- Dhia Alzubaydi
Journal: Al-Mustansiriyah Journal of Science مجلة علوم المستنصرية ISSN: 1814635X Year: 2019 Volume: 30 Issue: 1 Pages: 111-118
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

The process of detecting the text from the natural image is a complex and difficult process because the variance by the devises that take the images and different the texts that found in images in the orientation, size and style. Given the importance the texts in images in the several of application of computer vision. In this paper dependent on the spatial natural images and on the spatial data set for the street sign that include the texts by the different size and different orientation. In this paper detected the texts in images by using robust method by using several algorithms, at the first stage making preprocessing for the image to blur the image and reduce the nose on it by Gaussian blur, second stage making processing that include canny edge detection to detect the edges and dilation, third stage applying connected component to filling all objects in image then applying stroke width transform(SWT) to detect the letter candidate and applying the system on the several images that include different types of texts, we got the best result when applying the proposed system on the several images that related on the sign street images and detected the most of the letters in these images.

عمليىة تحديد النص في صورة طبيعيه هي عملية معقدة وصعبه بسبب التباين الموجود بين الاجهزة التي تاخذ الصور واختلاف في النصوص الموجودة في الصور من الناحية الاتجاه والحجم. تعزى اهمية النصوص في الصور وذلك في العديد من تطبيقات computer vision. في هذا البحث اعتمدنا على صور طبيعيه خاصه على مجاميع بيانات خاصه لاشارات الشوارع التي تتضمن النصوص بمختلف الاحجام والاتجاهات وتحتوي على العديد من المشاكل الت عالجناها بالتقنيه المستخدمه في البحث.فس هذا البحث حددت النصوص وذلك باستخدام طريقه متينه باستخام عدة خوارزميات في البدايه عملنا تهيأة ماقبل المعالجه للصور لعمل blur والتقليل من الضوضاء الموجود على الصورة باستخدام فلتر Guassian وفي المرحلة الثانيه عملنا معالجه التي تتضمن تحديد الحواف باستخدام canny edge detection وتقنية dilation وفي المرحلة الثالثه طبقنا connected component labeling لملأ الاشياء المحددة في الصورة وبعدها طبقنا stroke transform width (SWT) لتحديد الحروف المرشحه وقد حصلنا على نتائج جيدة وذلك من خلال المقارنه مع الدراسات السابقه بحيث تم تحديد كل حروف النص في الصور وعلى انواع مختلفه من الصور التي تتضمن انواع مختلفه من النصوص


Article
OPTIMAL EDGE DETECTION FILTER USING GENETIC ALGORITHM
تحسين المرشحات للكشف عن الحافات باستخدام الخوارزمية الجينية

Authors: Riyadh Mwad Naife --- Hawrra Hassan Abass
Journal: journal of kerbala university مجلة جامعة كربلاء ISSN: 18130410 Year: 2015 Volume: 13 Issue: 1 Pages: 149-160
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

The process of finding the limits of the image (edge detection) means finding the boundary between the neighboring regions which differ from each other in gray levels value. The extraction of features such as edges and curves from an image is useful for many purposes. Features, such as edges and curves are useful in i) texture analysis ii) 3-D surface restructuring iii) segmentation iv) image matching. Edges are important features in an image since they represent significant local intensity changes. They provide important clues to illumination. Due to the absence of specific suitable method to detect all types of edges, the present work try to find an optimal filter to define image edges and compare it with traditional filters, the GA algorithm used to do so.

ان عملية ايجاد الحافات الخاص للصور تعني ايجاد الحدود بين المناطق التي تختلف فيما بينها في شدة الالوان.ان عملية استخراج الحافات او المنحيات من الصور يكون مفيد في العديد من الاغراض. الخصائص مثل الحافات او المنحنيات يكون مفيد في 1) تحليلات الكتابة 2) اعادة هيكلة المساحات ذات الابعاد الثلاثي 3) التقطيع 4) مطابقة الصور. الحافات تكون من الخصائص المهمة للصور حيث تمثل التغير الواضح في الشدة.هي تعطي فكرة مهمة عن المناطق المضيئة للصور.بسبب غياب الطرق المناسبة لاستخراج جميع انواع الحافات، فان العمل الحالي يحاول لايجاد مرشح مثالي لكي يتم التعرف على حافات الصورة ومقارنتها مع المرشحات العادية.الطريقة الخوارزمية الجينية استخدمت لذلك.


Article
A NOVEL EDGE DETECTION METHOD USING K-MEANS CLUSTERING
طريقة جديدة للكشف عن الحافات باستخدام تجميع k-means

Authors: Walaa Mohammed Khalaf --- Kadhum Al-Majdi --- Noor Hashim Hamed
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2016 Volume: 20 Issue: 6 Pages: 207-215
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a new approach is introduced to detect the edges of any kind of gray scale images by using k-means clustering algorithm, where three novel features are proposed by taking the advantages of the similarity of image pixel with its eight surrounding neighbors through feeding these features as attributes to the clustering system. This method of edge detection does not use neither any smoothing filter nor threshold values. The experimental results show that an acceptable detection of the edges is done.

في هذا البحث تم تقديم طريقة جديدة للكشف عن الحافات في اي نوع من انواع الصور ذات التدرج الرمادي بأعتماد خوارزمية تجميع (ك) من المعدلات، حيث تم افتراض ثلاثة ميزات جديدة بالاستفادة من التشابه ما بين البيكسل و متجاوراتها الثمانية المحيطة بها و من ثم تزويد تلك الميزات الخاصة بكل بيكسل كصفات الى نظام التجميع. هذه الطريقة الخاصة بأكتشاف الحافات للصور لا تستخدم اي مرشح تجانسي ولا اي قيمة للعتبة. النتائج التجريبية اظهرت بأن كشف مقبول للحواف قد تم من خلال استخدام هذه الطريقة.


Article
Edge Detection Based on Standard Deviation Value and Back Propagation Algorithm of Artificial Neural Network

Authors: Ammar Sabr Majed --- Mohammed Hussien Miry --- Ali Hussien Miry
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2011 Volume: 29 Issue: 3 Pages: 462-469
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a proposed neural network based edge detectionalgorithm. we have used artificial neural network system to decide about whethereach pixel is edge or not. First standard deviation values are computed for mask(3*3), Then after training a neural network system to recognize structural patterns(these pattern represents edges), it decides on each pixel if its edge or not. Finallywe have test the proposed method on different images. Experimental results showthe ability and high performance of proposed algorithm.


Article
Hybrid Image Segmentation Method Based on Global Thresholding Method and Edge Detection using Canny Operator

Author: Asia Mahdi Naser Alzubaidi
Journal: journal of kerbala university مجلة جامعة كربلاء ISSN: 18130410 Year: 2013 Volume: 11 Issue: 3 Pages: 63-74
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a hybrid image segmentation technique based on edge detection and global thresholding methods. The segmentation process is simplified and becomes very fast due to applying the proposed method to discontinuous relationship between image pixels called edge pixels instead of whole pixels. Also, Our method is robust for selecting the initial estimate of threshold value depends on the similar relationship between pixels. The proposed method begins by applying edge-based segmentation by splitting the object using canny operator and merging the lines or edge linking using Hough transform. The resulted image will be binary image and represent the object that was separated from its background. Then intensity-based segmentation method is applied by partitioning the image histogram using global thresholding technique. The performance of the proposed method is illustrated using acquired images from a range of different shapes and compared with proposed methods.

يعرض هذا البحث تقنية هجينة لتجزئة الصور بالاعتماد على طريقة الكشف عن الحواف وطريقة مستوى العتبة العالمية. اصبحت عملية التجزئة للصور بسيطة وسريعة جدا وذلك بسبب تطبيق الطريقة المقترحة على بكسلات الصورة ذات العلاقة الغير مستمرة بدلا من تطبيقها على كل بكسلات الصورة بدون استثناء. أيضا عرض البحث طريقة قوية لتحديد التقديرات الأولية والنهائية لقيمة العتبة العالمية يعتمد على علاقة التماثل بين بكسلات الصورة. تبدأ الطريقة المقترحة من خلال تنفيذ خوارزمية Canny edge detection لغرض تحديد حواف صورة الاختبار ثم تطبيق تحويل Hough لغرض ربط الحواف المتجاورة والحصول على خط مستقيم. الصورة الناتجة تكون صورة ثنائية وتمثل صورة الكائن الذي تم فصلها عن خلفيتها. المرحلة الاخيرة تتضمن تطبيق خوارزمية مستوى العتبة العالمية بالاعتماد على الرسم البياني للصورة والتي تعتمد على بكسلات الصورة ذات العلاقة المتشابهة . ويتضح أداء الطريقة المقترحة باستخدام صور تم الحصول عليها من مجموعة من الأشكال المختلفة، وبالمقارنة مع الطرق المعمول بها في البحث


Article
Edge Detection Using Scaled Conjugate Gradient Algorithm in Back propagation Neural Network
اكتشاف حافات الصور باستخدام خوارزمية متقارنة التدرج المقيسة في شبكات الانتشار العكسية العصبية

Authors: Walaa M. Khalaf --- Mohammed Ali Tawfeeq --- Kadhum Al-Majdi
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2014 Volume: 32 Issue: 2 Part (A) Engineering Pages: 385-395
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper introduces a proposed method based on a backpropagation artificial neural network using Scaled Conjugate Gradient (SCG) training algorithm so as to gain the edges of any image. A new training image model is suggested to train this artificial neural network, then using this network to find the edges of any image. Computer experiments are carried out for extracting edge information from real images; the results presented are compared with those from classical edge detection methods like Canny. Using this new method does not need to tune any parameter to find the edge of any image, as well as using this method the false edges is reduced.

هذا البحث يقدم طريقة حديثة تعتمد على شبكات الانتشار العكسي العصبية التي تستخدم في تدريبها خوارزمية متقارنة التدرج المقيسة (SCG) للحصول على حافات أي صورة. تم اقتراح نموذج صورة جديد لتدريب الشبكة العصبية الصناعية لتمكين استخدام هذه الشبكة لاحقاً لأيجاد الحافات لأي صورة. التجارب نفذت لفصل معلومات الحافة من صور حقيقية، وهذه النتائج قورنت مع نتائج الطرق التقليدية مثل كاني. ان استخدام هذه الطريقة لا يحتاج لتنغيم اي معاملات لأيجاد حافات أي صورة، فضلاً عن انها تقلل عدد الحافات الكاذبة.


Article
Edge detection for Diabetic Retinopathy using fuzzy logic
كشف الحافة لأعتلال الشبيكة السكري باستخدام المنطق الضبابي

Author: Mohammed Y. Kamil محمد يوسف كامل
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2014 Volume: 55 Issue: 3B Pages: 1395-1401
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Diabetic retinopathy is an eye disease, because of pressure in eye nerve fiber. It is a major cause of blindness in middle as well as older age groups; therefore it is essential to diagnose it earlier. Some of the challenges are in the diagnosis of the disease is detection edges of the image, may be some important edges are missed outcome the noise around the corners. Wherefore, in order to reduce these effects in this paper, we proposed a new technique for edge detection using traditional operators in combination with fuzzy logic based on fuzzy inference system. The results show that the proposed fuzzy edge detection technique better than of traditional techniques, where vascular are markedly detected over the original.

إعتلال الشبيكة السكري هو مرض يصيب العين نتيجة ارتفاع الضغط في الالياف العصبية ، لذا يعتبر من الاسباب الرئيسية للعمى للفئات العمرية المتوسطة أو الأكبر عمرا ، وبالتالي لا بد من تشخيصه في وقت مبكر. بعض التحديات في تشخيص هذا المرض هي الكشف عن حواف الصورة، ربما نفقد بعض الحافات المهمة نتيجة الضوضاء حول الزوايا. لذلك، من أجل الحد من هذه التأثيرات في هذه الورقة، اقترحنا تقنية جديدة للكشف عن الحافات باستخدام المؤثرات التقليدية بالاشتراك مع المنطق الضبابي بالاعتماد على نظام الأستدلال الضبابي. اظهرت النتائج ان تقنية كشف الحافات المضببة أفضل من التقنيات التقليدية ، إذ تم الكشف عن الاوعية الدموية بشكل واضح بالنسبة للأصل.


Article
Compare between A.H. SH Quintet mask and Ant Colony for Mycosis Fungoides Skin image Edge detection

Authors: Ali Hassan Nasser Al-Fayadh --- Hind Rostom Mohamed --- Shayma Maki kadham
Journal: journal of kerbala university مجلة جامعة كربلاء ISSN: 18130410 Year: 2012 Volume: 10 Issue: 3 Pages: 96-104
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, in first stage Ant Colony Optimization (ACO) is introduced to tackle the image edge detection problem, where the aim is to extract the edge information presented in the image, since it is crucial to understand the image’s content. The second stage .A.H. SH Quintet mask Appling for same images to find edge detection. The proposed approach exploits a number of ants, which move on the image driven by the local variation of the image’s intensity values, to establish a pheromone matrix, which represents the edge information at each pixel location for Mycosis Fungoides Skin image Edge detection is proposed.The third stage compare between first and second stage for Mycosis Fungoides disease. The Skin image have been identified and the edges of the images used for each and every stages that the database consists of 40 images divided each stage of the Mycosis Fungoides disease Skin image 10 images. For each stage a novel algorithm which combines pixel and region based color segmentation techniques is used. The experimental results confirm the effectiveness of the proposed algorithms

المرحلة الأولى في هذه الورقة تتكلم عن مستعمرة النمل المثالية (ACO) لكشفِ حافةِ صورةِ مرض جلدِ Mycosis Fungoides المُقتَرَحُ حيث إن الهدف من انتزاع محتوى الصورة هو فهم محتوى الصورة إما المرحلة الثانية تتكلم عن الماسك الجديد تحت عنوان (.A.H. SH Quintet mask) لنفس الصور وإما المرحلة الثالثة هي المقارنة بين المرحلة الأولى والثانية للحافات المنتزعة لنفس الصور حيث أنها . قدّمتْ إلى الأربعة مِنْ مراحلِ صورةِ مرضِ جلدِ Mycosis Fungoides مُيّزتْ وحافاتَ الصورِ استعملت لكُلّ مراحل التي قاعدة البيانات تَشْملُ 40 صورةِ قسّمتْ كُلّ مرحلة صورةِ جلدِ مرضِ صورِ Mycosis Fungoides الـ10. لكُلّ مرحلة لخوارزمية مبتكرة التي تَدْمجُ نقطةَ الشاشة والمنطقةَ أسندتَا تقنياتَ انقسام لونِ مستعملةُ. تُؤكّدُ النَتائِجُ التجريبيةُ فعالية المُقتَرَحينِ

Listing 1 - 10 of 28 << page
of 3
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (28)


Language

English (28)


Year
From To Submit

2019 (2)

2018 (3)

2016 (7)

2015 (4)

2014 (5)

More...