research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Application of the Fuzzy Logic in Content Based Image Retrieval Using Color Feature

Authors: Hameed Abdul-Kareem .Younis --- Aqeel M. Humadi
Journal: journal of kerbala university مجلة جامعة كربلاء ISSN: 18130410 Year: 2014 Issue: المؤتمر العلمي الثاني لكلية العلوم Pages: 63-74
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

Content based image retrieval (CBIR) is a set of techniques for retrieving semantically-relevant images from an image database based on automatically-derived image features. Generally, in CBIR systems, the visual features (color, texture, and shape) are represented at low-level. They are just rigid mathematical measures that can’t deal with the inherent subjectivity and fuzziness of people understandings and perceptions (different people would have different understandings and descriptions of the same visual content). As a result, there is a gap between low-level features and high-level semantics. To overcome this problem, we introduce a new system of visual features extraction and matching using Fuzzy Logic (FL) which is a powerful tool that deals with reasoning algorithms used to emulate human thinking and decision making in machines. Specifically, color feature is widely used in content-based image retrieval because of its low computational cost and invariance to scaling, translation, and rotation. The classic system of color histogram creation results in very large three-dimensional histograms with large variations between neighboring bins. Thus, small changes in the image might result in great changes in the histogram. Manipulating and comparing 3-D histograms is a complicated and computationally expensive procedure. To overcome these problems, a new fuzzy system of color histogram creation, based on the L*a*b* color space, is proposed, which links the three components of L*a*b* color space using fuzzy inference system and provides one-dimensional histogram which contains only 15 bins.

نظام استرجاع الصور حسب محتوياتها المرئية (CBIR) هو عبارة عن مجموعة من التقنيات اللازمة لاسترجاع الصور المتشابهة من قاعدة صور اعتماداً على خصائصها المرئية المستخرجة آلياً.في هذا النظام يتم تمثيل الخصائص المرئية (اللون، والنسيج، والشكل) على شكل واصفات رقمية واطئة المستوى، وهي بدورها تعتبر مقاييس رياضية صارمة ليس بإمكانها التعامل مع الذاتية والضبابية الكائنتين في فهم الناس وإدراكهم (تعدد الأشخاص يعني تعدد الإدراكات والمفاهيم لنفس المحتوى اللوني للصورة).للتخلص من هذه المشكلة، نقدم طريقة جديدة لاستخراج الخصائص المرئية ومطابقتها باستخدام المنطق المضبب، وهو بدوره يمثل أداة قوية تتعامل مع خوارزميات الاستنتاج المستخدمة لمحاكاة التفكير البشري وصنع القرار في الآلة.تستخدم خاصية اللون على نطاق واسع في نظام استرجاع الصور حسب محتوياتها اللونية، لأنها قليلة الكلفة الحسابية، وثابتة تجاه تغير المقياس والإنتقال والتدوير. إن الطريقة القديمة لاستخراج هستوگرام الألوان تُنتج هستوگراماً ثلاثي الأبعاد وكبير الحجم مع تغيرات كبيرة بين مجموعاته المتجاورة، لذلك فإن أي تغيّر بسيط في الصورة يؤدي إلى تغير كبير في هستوگرام الألوان. بالإضافة إلى ذلك، فإن معالجة ومقارنة هستوگرام ثلاثي الأبعاد معقدة ومكلفة حسابياً. للتغلب على هذه المشاكل، اقترحت طريقة مضببة جديدة لاستخراج هستوگرام الألوان. تعتمد هذه الطريقة على الفضاء اللوني (L*a*b*)، إذ تربط مكوناته الثلاثة باستخدام نظام الإستنتاج المضبب، وتقدم هستوكرام ألوان أحادي البعد مؤلف من 15 مجموعة فقط.

Keywords

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2014 (1)