research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
تحديد الحافات باستخدام خوارزمية مستعمرة النمل وتطبيقها على الصور الطبية

Authors: مهى عبد الرحمن حسّو --- أسيل إسماعيل علي
Journal: AL-Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics مجلة الرافدين لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 18154816 Year: 2012 Volume: 9 Issue: 2 Pages: 63-79
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

Ant Colony Optimization (ACO) is a method of heuristic search using in general artificial intelligence (swarm intelligence) to simulate the behavior of the aggregate food for ants to find new solutions to the combinatorial optimization problems. Artificial ant's behavior depends on the trails of real ant with additional capabilities to make it more effective such as a memory to save the past events. Every ant build solutions to the problem, and uses the information grouped about the features and performance of the private problem, to change the look to the ant problem.In this work, an edge detection technique based on Ant Colony Optimization is used by selecting pheromone matrix which represents the information about edges in each pixel based on the guidelines set up by the ant on the image. Multiple values for different sizes of neighbor pixels are applied and a heuristic information function to test results is proposed. The results show high accuracy in edge detection of different biomedical images with different neighbors, the proposed algorithm is implemented in C Sharp 2008 language which provides high-efficiency software visible language and speed. A comparative study is also given illustrating the superiority of the proposed algorithm.

إن أمثلية مستعمرة النمل (Ant Colony Optimization(ACO)) هي طريقة بحث حدسية عامة تستخدم الذكاء الاصطناعي (ذكاء الأسراب) لتحاكي سلوك تجميع الطعام للنمل وذلك لإيجاد حلول جديدة لمسائل الأمثلة التركيبية المعقدة (combinatorial optimization). إن سلوك النمل الصناعي يعتمد على آثار النمل الحقيقي مع قدرات إضافية لجعلها أكثر فعالية مثل ذاكرة لحفظ الأحداث الماضية. كل فرد يبني حلولاً للمشكلة المطروحة، ويستخدم المعلومات المجمعة عن ميزات المشكلة وأدائه الخاص لتغيير النظرة إلى مسألة النمل[6].تم في هذه العمل استخدام تقنية الكشف عن الحافات بالاعتماد على أمثلية مستعمرة النمل عن طريق تحديد مصفوفة المادة الكيميائية (المادة العطرية، الحمض، الفرمون، Pheromone) والتي تمثل معلومات عن الحافات في كل وحدة صورية استناداً إلى التوجيهات التي شكّلها النمل على الصورة.وقد تم تطبيق قيم متعددة لأحجام مختلفة من الوحدات الصورية المتجاورة واقتراح دالة حدسية لغرض اختبار النتائج. لقد بينت النتائج دقة عالية في تحديد الحافات للصور المختلفة ومع تغير المتجاورات، وطبقت الخوارزمية المقترحة بلغة C Sharp 2008 والتي توفر لغة برمجية مرئية عالية الكفاءة والسرعة. كما تم إعطاء مقارنة لإثبات تفوق الخوارزمية المقترحة.

Keywords

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

Arabic (1)


Year
From To Submit

2012 (1)