research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
EDGE DETECTION FOR COLOR DIGITAL IMAGES USING LINEAR FITTING FUNCTION

Author: Ayten Noori Husian Al-Biaty
Journal: AL-TAQANI مجلة التقني ISSN: 1818653X Year: 2008 Volume: 21 Issue: 3 Pages: 24-32
Publisher: Foundation of technical education هيئة التعليم التقني

Loading...
Loading...
Abstract

The relationship of the local image elements in homogeneous regions of the image which are systemized by increasing or decreasing manner, that approachs the linear function. Therefore, we depend on this property for recognition of the edge regions from homogeneous regions, this done via using least square algorithm to fit image data to the linear formula. Then calculate summation of the differences between the real values y(x) and the approximated values Y(x) from the linear function. The small differences are verified in the homogeneous regions of the image where the values of y(x) approach Y(x) values, while the high differences are verified in the non-homogeneous regions (edge regions). Here we can depend on these differences in the edges recognition. We depend on this algorithm to detect the edge for the color image after analysis to its (Red, Green, Blue, and Luminosity). Then apply fitting algorithm each band then calculate the differences to each band and determine the mean value for the four differences in order to compare it with threshold to determine the center element of the mask as an edge or not.The result of this algorithm produced accurate and good edges comparing with the results of the other edge detection operators.

إن العلاقة بين قيم عناصر الصورة الموضعية في المناطق المتجانسة والمرتبة ترتيبا تصاعديا أو تنازليا مع تسلسلاتها تقترب من الصيغة الخطية. لذا تم اعتماد هذه السمة في تمييز المناطق الحافية عن المتجانسة إذ اعتمدت خوارزمية المربعات الصغرى لتقريب بيانات الصورة الى الصيغة الخطية. ومن ثم حساب مجموع الفروق بين القيم الفعلية y(x) والقيم التقريبية Y(x) من الصيغة الخطية.أن الفروق الصغيرة تتحقق في مناطق الصورة المتجانسة حيث تقترب قيم y(x) من قيم Y(x) اما الفروق الكبيرة فأنها تتحقق في المناطق غير المتجانسة (مناطق حافية). هنا يمكن اعتماد هذه الفروق في تمييز الحافات. لقد اعتمدنا هذه الخوارزمية في تحديد الحافات في الصورة الملونة بعد تحليلها الى حزمها (الحمراء والخضراء والزرقاء والأضاءة). ثم تطبيق خوارزمية التقريب لكل حزمة و حساب الفروق لكل حزمة و حساب قيمة المعدل لهذه الفروق لغرض مقارنة هذه القيمة مع العتبة لتحديد إن كان عنصر النافذة المركزي يحتل حافة أم لا. أن النتائج لهذه الخوارزمية تميزت عن الطرق السابقة في حساب الحافات للصورة الملونة وأعطت الدقة في ذلك من خلال أيجاد حافات وحدود جيدة.

Keywords


Article
Simulation of SAR Image Using CHI-Square Distribution

Authors: Ati Abid Dawood AL-Zuky --- Ayten Noori Husian --- ,sundus Hatem Maieed
Journal: Journal of College of Education مجلة كلية التربية ISSN: 18120380 Year: 2009 Issue: 3 Pages: 779-788
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

The intensity SAR Images are highly coruupted by specklenoise, this noise modeled as a multiplicative noise withmean equal to one, and obeys to Chi-Square distribution. Socan be adopting, this distribution to generate speckle noise'Then simulate the SAR image by using multiplicative noisemodei (i.e multiply point to point incoherent image bygeneratecl random speckle noise). The results show that thesirnulated SAR image look alike a real SAR image' Also,the results give a high agreement between equivalentsnumber of looks (NL) for the generated speckle file with NLin Chi-square distribution, where (2N represent the degreeof frcedom of the distribution). Flence the presented methodis an efficient simulation tool for intensity SAR images.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2009 (1)

2008 (1)