research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Correction of Non-Uniform illumination for Biological Images Using Morphological Operation Assessing with Statistical Features Quality
تصحيح الاضاءة غيرالمنتظمة للصور البيولوجية باستعمال عملية التشكيل الرياضية والتقييم بالخصائص الاحصائية للجودة

Loading...
Loading...
Abstract

Non Uniform Illumination biological image often leads to diminish structures andinhomogeneous intensities of the image. Algorithm has been proposed using MorphologicalOperations different types of structuring elements including (dick, line, square and ball) withthe same parameters of (15).To correct the non-uniform illumination and enhancementbiological images, the non-uniform background illumination have been removed from image,using (contrast adjustment, histogram equalization and adaptive histogram equalization). Theused basic approach to extract the statistical features values from gray level of co-occurrencematrices (GLCM) can show the typical values for features content of biological images thatcan be in form of shape or specific features. In this research, the application of gray level cooccurrencematrix (GLCM) statistical features correlation, contras, energy and Homogeneityhave presented these features which have high accuracy and efficiently. The color biologicalimages had been used taken which is from microbiology laboratory at the BiologicalDepartment College of Science Al-MustansiriyhUniversity. The algorithms have been appliedon ten different biological color images, in this work only two images have been displayed

عدم الانتظام في اضاءة الصور البيولوجية غالبا مايؤدي لتقليص الهياكل والشدة غير المتجانسة في الصوة.استعملتالخوارزمية المقترحة العمليات التشكلية وانواع مختلفة من العناصر المورفولوجية شملت (قرص،خط,مربع,كرة)وللمعاملنفسه ( 15 ).لتصحيح الاضاءة غير المنتظمة للصورة يتم ازالة الاضاءة الخلفية غير المتجانسة من الصور ثم تحسينالصور البيولوجية باستعمال (تعديل التباين,تسوية المخطط التكراري(المحلي والمحور).يمكن ان يظهر النهج الأساسيالقيم النموذجية لمحتوى GLCM المستعمل لقيم الخصائص الاحصائية المستعملة من المستوى الرمادي لمصفوفاتخصائص الصور البيولوجية التي يمكن ان يكون في هيئة شكل او خصائص معينة .الترابط,التغاير,الطاقة,التجانس) اذ اظهرات ) GLCM قدم هذا البحث تطبيق مصفوفات المستوى الرمادينتائج الميزات الاحصائية لها دقة عالية وكفاءة في التميز.في هذا البحث استعملت الصور البيولوجية الملونة الماخوذة منمختبر علم الاحياء المجهرية في كلية العلوم قسم علوم الحياة الجامعة المستنصرية .قد تم تطبق الخوارزمية لعشر صوربيولوجية ملونة تم في هذا العمل عرض اثنين فقط

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2016 (1)