research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Classification of Images Using Decision Tree
تصنيف الصور باستخدام شجرة القرار

Authors: Emad K. Jabbar --- Mayada jabbar kelain
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2013 Volume: 31 Issue: 6 Part (B) Scientific Pages: 728-739
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, the proposed system is based on texture features classification for multi object images by using decision tree (ID3) algorithm. The proposed system uses image segment tile base to reduce the block effect and uses (low low) Wavelet Haar to reduce image size without loss of any important information. The image texture features like (Entropy, Homogeneity, Energy, Inverse Different Moment (IDM), Contrast and Mean) are extracted from image to build database features. All the texture features extracted from the training images are coded into database features code. ID3 algorithm uses database features code for classification of images into different classes. Splitting rules for growing ID3 algorithm are Entropy, Information Gain used to build database rules, which depend on if_then format. The proposed algorithm is experimented on to test image database with 375 images for 5 classes and uses accuracy measure. In the experimental tests 88% of the images are correctly classified and the design of the proposed system in general is enough to allow other classes and extension of the set of classification classes.

في هذا البحث ،النظام المقترح مبني على اساس تصنيف الخصائص النسيجية للصور التي تحوي على كائنات متعددة باستخدام شجرة القرار بخوارزمية (ID3). في النظام المقترح استخدمنا ( Segment tile base) لتخلص من التأثير الكتلي واستخدمنا ( wavelet haar LL ) لتقليل حجم الصورة بدون فقدان اي معلومات مهمة .ان الخصائص النسيجية للصورة مثل (العشوائية ، التجانس ،القوة، لحظة اختلاف الانعكاس، التناقض، المعدل) استخلصت من الصورة لبناء قاعدة بيانات صفات الصورة .إن جميع الخصائص النسيجية التي تم استخلاصها من الصورة إثناء عملية التدريب تم تحويلها الى رموز في قاعدة بيانات لاستخدامها في بناء شجرة القرار لتصنيف الصور وذلك بالاعتماد على مجموعة قوانين التي تم بناءها باستخدام ID3 .إن الخوارزمية المقترحة تم تجربتها على مجموعة صور اختباريه تصل الى 375 صورة لخمسة أصناف وباستخدام مقاييس الدقة، كانت نتائج الاختبار 88% من صور الاختبار صنفت بشكل صحيح.


Article
Efficient Method to Segment Objects from Images Based on Enhanced Connected Component Labeling algorithm
طريقة كفوءة لتقسيم الكائنات من الصور اعتماداُ على تحسين خوارزمية المكونات المتصلة

Authors: Asma Ibrahim Hussein اسماء ابراهيم حسين --- Mayada Jabbar Kelain ميادة جبار كيلان
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2018 Volume: 58 Issue: 1B Pages: 420-425
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This paper include the problem of segmenting an image into regions represent (objects), segment this object by define boundary between two regions using a connected component labeling. Then develop an efficient segmentation algorithm based on this method, to apply the algorithm to image segmentation using different kinds of images, this algorithm consist four steps at the first step convert the image gray level the are applied on the image, these images then in the second step convert to binary image, edge detection using Canny edge detection in third Are applie the final step is images. Best segmentation rates are (90%) obtained when using the developed algorithm compared with (77%) which are obtained using (ccl) before enhancement.

Keywords

Segment --- ccl --- Blob detection --- Enhancement

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2018 (1)

2013 (1)