research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Image Categorization Based Color Detector

Authors: Hayder Ayad --- Nidaa Flaih Hassan --- Suhad Mallallah
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2016 Volume: 34 Issue: 5 Part (B) Scientific Pages: 621-628
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Due to the investigation of the images in several parts of the life and the arising of the fast technology make the management of these images an open research area. Basically, the color feature considered as informative information that can be extracted from the image and help in improve the application performance. Based on the literature, this research found that there are several datasets that content images considered as a colorful images but some of these images content poor color information. For that, it’s unfair to treat all the dataset images as colorful images and this may lead to unsuccessful classification due to unfair color features that extracted from these images. To overcome this problem, this paper has proposed a color detector that can be used as a pre-processing stage to separate the dataset images into two classes colorful and colorless. The experiments have been carried out by using Caltech 101 dataset and the proposed method shows high level of discriminative power.

Keywords

Color Image --- Gray Image --- SVM --- Caltech 101.


Article
A Modified Segmentation Approach for Real World Images Based on Edge Density Associated with Image Contrast Stretching
طريقة تجزئة معدلة لصور العالم الحقيقي بناءا على كثافة الحافة وتمدد تباين الصورة

Authors: Hayder Ayad حيدر اياد --- Nidaa Flaih Hassan نداء فليح حسن --- Suhad Mallallah سهاد مالله
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 1A Pages: 163-174
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Segmentation of real world images considered as one of the most challenging tasks in the computer vision field due to several issues that associated with this kind of images such as high interference between object foreground and background, complicated objects and the pixels intensities of the object and background are almost similar in some cases. This research has introduced a modified adaptive segmentation process with image contrast stretching namely Gamma Stretching to improve the segmentation problem. The iterative segmentation process based on the proposed criteria has given the flexibility to the segmentation process in finding the suitable region of interest. As well as, the using of Gamma stretching will help in separating the pixels of the objects and background through making the dark intensity pixels darker and the light intensity pixels lighter. The first 20 classes of Caltech 101 dataset have been utilized to demonstrate the performance of the proposed segmentation approach. Also, the Saliency Cut method has been adopted as a benchmark segmentation method. In summary, the proposed method improved some of the segmentation problems and outperforms the current segmentation method namely Saliency Cut method with segmentation accuracy 77.368%, as well as it can be used as a very useful step in improving the performance of visual object categorization system because the region of interest is mostly available.

تجزئة صور العالم الحقيقي تعتبر واحدة من أكثر المهام تحديا في مجال الرؤية الحاسوبية بسبب العديد من المشاكل التي ترتبط مع هذا النوع من الصور مثل التداخل العالي بين المقدمة والخلفية للكائن البصري وكائنات بصرية معقدة وكثافة حافة البكسل في الكائن والخلفية تتشابه تقريبا في بعض الحالات. وقد قدم هذا البحث عملية تجزئة معدله ومتكيفة بالاعتماد على تمدد تباين الصور وهي “Gamma Stretching” لتحسين مشكلة التجزئة. إن عملية التجزئة المتكررة على أساس المعايير المقترحة اعطت مرونة عالية لعملية التجزئة في العثور على الكائن في الصورة. وكذلك، فإن استخدام “Gamma Stretching” سيساعد في فصل بكسل الذي ينتمي للكائن من البكسل الذي ينتمي للخلفية من خلال جعل البكسل المظلم أكثر قتامة والبكسل المضيء اكثر اضائة. وقد استخدمت اول عشرين صنف من قاعدة بينات “Caltech 101” للتدليل على فعالية أداء طريقة التجزئة المقترحة.أيضا، وقد استخدمت طريقة Saliency” “Cut كمعيار لقياس كفائة الطريقة المقترحة.وباختصار، فان الطريقة المقترحة عالجت بعض مشاكل التجزئة وتفوقت على طريقة التقطيع الحالي وهي طريقة ال “Saliency Cut” بدقة تقسيم 77.368٪ وبالاضافه الى ذلك يمكن استخدام طريقة التجزئه كخطوة اساسيه في تحسين أداء تميز الكائن البصري لأن المنطقة ذات الاهتمام تتوفر في الغالب.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2017 (1)

2016 (1)