Abstract | Keywords | Fulltext | Export | TOC

There is a great deal of systems dealing with image processing that are being used and developed on a daily basis. Those systems need the deployment of some basic operations such as detecting the Regions of Interest and matching those regions, in addition to the description of their properties. Those operations play a significant role in decision making which is necessary for the next operations depending on the assigned task.In order to accomplish those tasks, various algorithms have been introduced throughout years. One of the most popular algorithms is the Scale Invariant Feature Transform (SIFT). The efficiency of this algorithm is its performance in the process of detection and property description, and that is due to the fact that it operates on a big number of key-points, the only drawback it has is that it is rather time consuming.In the suggested approach, the system deploys SIFT to perform its basic tasks of matching and description is focused on minimizing the number of key-points which is performed via applying Fast Approximate Nearest Neighbor algorithm, which will reduce the redundancy of matching leading to speeding up the process.The proposed application has been evaluated in terms of two criteria which are time and accuracy, and has accomplished a percentage of accuracy of up to 100%, in addition to speeding up the processes of matching and description

هنالك الكثير من الانظمة تتعامل مع معالجة الصور.وهذه الانظمة اصبحت بحاجة الى تطوير العديد من العمليات الاساسية كاكتشاف المناطق المهمة ومطابقة هذه المناطق,بالاضافة الى توصيف هذه الخواص.هذه العمليات لعبت دور مهم في اتخاذ القرارالذي يكون ضروري للعمليات اللاحقة بالاعتماد على المهمات المخصصة.من اجل تحقيق العمليات المخصصة,العديد من الخوارزميات قدمت خلال السنوات الماضية.واحدة من اشهر الخوارزميات هي(خوارزمية تحويل الخصائص غير المتاثرة بمقياس). هذه الخوارزمية كفوءة في عمليات الاكتشاف والتوصيف للنقاط المفتاحية لكن كثرة النقاط المفتاحية ادى الى استغراق وقت طويل لعملية المعالجة الذي يعتبر من عيوب هذه الخوارزمية.في الطريقة المقترحة , النظام وظف الخوارمية لتادية المهام الاساسية في الكشف والتوصيف وتم التركيز على تقليل عدد النقاط المفتاحية باستخدام خوارزمية التقريب السريع لااقرب جار التي تقلل من النقاط المتكررة والتي تودي الى تسريع عملية المعالجة.تم تقييم النظام المقترح بالاعتماد على معياريين هما الوقت والدقة , وتم تحقيق نسبة دقة 100% بالاضافة الى تسريع عملية المعالجة.

Invariant Features --- Object Recognition --- Scale Invariance --- Image Matching --- Sift Algorithm. --- الخصائثص الثابتة --- تمييز الكائنات --- ثابتية المقياس --- مطابقة الصور --- خوارزمية السفت