research centers


Search results: Found 44

Listing 1 - 10 of 44 << page
of 5
>>
Sort by

Article
Human Face Recognition Using Wavelet Network
تمييز الوجه البشري باستخدام تحويل المويجة

Author: Tarik Zeyad طارق زياد
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2005 Volume: 1 Issue: 2 Pages: 14-21
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a study of wavelet self-organizing maps (WSOM) for face recognition. The WSOM is a feed forward network that estimates optimized wavelet based for the discrete wavelet transform (DWT) on the basis of the distribution of the input data, where wavelet basis transforms are used as activation function.

تم في هذا البحث بناء منظومة لتمييز الأوجه باستعمال التحويل المويجي مع الشبكات العصبية من النوع ذات التنظيم الذاتي. هذا النوع من الشبكات تتعامل مع التحويل المويجي المتقطع كمصدر للبيانات التي يتم إدخالها الشبكة حيث يتم استعمال مكونات تحويل المويجة كدوال تحفيز في داخل الشبكة.


Article
AN EFFICIENT REARRANGEMENT OF DATA FOR GRAY IMAGE COMPRESSION BASED ON WAVELET TRANSFORM
أعادة ترتيب البيانات بصورة كفؤة للصور المضغوطة بالاعتماد على التحويلات التموجية

Author: Hussain F. Mahdi حسين فالح مهدي
Journal: DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية ISSN: 19998716/26166909 Year: 2011 Volume: 4 Issue: 2 Pages: 29-38
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

ABSTRACT :- In this paper a new method is a proposed for gray image compression based on re-ordering the data of image before applying a wavelet transform. The advantage of converting the color image into luminance-chrominance color space is that the luminance and chrominance components are very much decorrelated between each other. Moreover, the chrominance signals contain much redundant information and can easily be subsampled without sacrificing any visual quality for the reconstructed image In this paper a rearrangement of the gray image data is done by dividing it into three components (similar the RGB components of the color image) and convert color space from RGB to YCbCr (Y: luminance, Cb chrominance/blue, and Cr is chrominance/red) then apply wavelet transform. This method can return information more than wavelet method therefore very good result and high PSNR are obtained when it is compared with wavelet transform.Keywords: Discrete wavelet transform (DWT), Gray image, YCbCr.

الخلاصة في هذا البحث تم اقتراح طريقة جديدة لضغط الصور تعتمد على إعادة ترتيب بيانات الصورة قبل تطبيق تحويل المويجة بحيث نحصل على نتائج أفضل. حيث سنعتمد على ميزة تستخدم دائما في الصور الملونة وهي تحويل ألالوان من RGB إلى YCbCr. إن فائدة التحويل الى luminance-chrominance هو إن هذه المركبات لأن تمتلك تشابه فيما بينها. إضافة إلى ذلك فان معلومات ال) (chrominance يمكن تقليلها ويمكن اخذ جزء منها بدون ضياع ملحوظ في البيانات. في هذا البحث تم تقسيم الصورة العادية الى ثلاث مركبات شبيهة بمركبات الصور الملونة وطبق تحويل الالوان قبل نطبق تحويل المويجة. في هذه الطريقة يتم إرجاع معلومات أفضل من تحويل المويجة لذلك كانت النتائج أفضل و ال) PSNR ( أعلى عند مقارنة الطريقة المقترحة بطريقة تحويل المويجة .


Article
Classification of Cardiac Arrhythmia using ID3 Classifier Based on Wavelet Transform
تصنيف الاضطرابات القلبية بأستخدام المصنف ID3 وتحليل المويجة

Authors: Ahmed T. Sadiq احمد طارق صادق --- Nidhal H. Shukr نضال حميد شكر
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2013 Volume: 54 Issue: 5 Pages: 1167-1175
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Accurate detection of Electro Cardio Graphic (ECG) features is an important demand for medical purposes, therefore an accurate algorithm is required to detect these features. This paper proposes an approach to classify the cardiac arrhythmia from a normal ECG signal based on wavelet decomposition and ID3 classification algorithm. First, ECG signals are denoised using the Discrete Wavelet Transform (DWT) and the second step is extract the ECG features from the processed signal. Interactive Dichotomizer 3 (ID3) algorithm is applied to classify the different arrhythmias including normal case. Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital (MIT-BIH) Arrhythmia Database is used to evaluate the ID3 algorithm. The experimental result shows that the accuracy of ID3 is 92% in the case of Haar transform and 94% with Daubeshies4 transform.

في الاغراض الطبية يكون الكشف الدقيق لخصائص الاشارة القلبية (ECG) مطلبا مهما لذلك نحتاج الى خوارزمية دقيقة لكشف تلك الخواص. في هذا البحث, في هذا البحث تم اقتراح نهج لكشف وتصنيف الاضطرابات القلبية بالاعتماد على تحليل المويجات. في الخطوة الاولى تم تقليل الضوضاء في الاشارة بأستخدام تحليل المويجات المتقطع (DWT) وفي الخطوة الثانية تم استخلاص الخصائص من الاشارة القلبية ثم طبقنا خوارزمية ID3 لتصنيف مختلف الاضطرابات القلبية مع الحالة الطبيعية للقلب. لتعليم واختبار الخوارزمية تمت الاستفادة من قاعدة البيانات MIT-BIH وللحصول على الاشارات الخاصة بالاضطرابات القلبية. ان النتائج العملية تبين ان دقة تصنيف الخوارزمية هو 92% عند استخدام تحويل Harr و94% بأستخدام تحويل Duabechies4.


Article
Face Recognition using DWT with HMM
تمييز الوجه باستخدام نظام تحويل المويجات المتقطعة مع نموذج ماركوف المخفي

Authors: Eyad I. Abbas --- Hameed R. Farhan
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2012 Volume: 30 Issue: 1 Pages: 142-154
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents an efficient face recognition system based on Hidden MarkovModel (HMM) and the simplest type “Haar” of the Discrete Wavelet Transform(DWT). The one dimensional ergodic HMM with Gaussian outputs, which representthe simplest and robust type of HMM, is used in the proposed work. A novel methodis introduced for selecting the training images implemented by choosing the imagesthat have the odd identifying numbers from the database. Some of these images arereplaced according to the trial-and-error results. The proposed work achieves themaximum recognition rate (100%), where the experiments are carried out on the ORLface database.

هذا البحث يقدم نظاماً كفوء لتمييز الوجه يستند على نموذج ماركوف المخفي وأبسط أنواع تحويلالنوع المستخدم من نموذج ماركوف المخفي هو أبسط وأقوى ."Haar" المويجات المتقطعة والمسماة1”.الطريقة المستخدمة في إنتقاء الصور التدريبية تتمثل D-ergodic” الأنواع والمتمثل بأحادي البعدفي إختيار الصور ذات الأرقام الفردية وبعد إجراء عدد من التجارب يتم إستبدال بعض الصور التيلم يحصل أصحابها على نتائج جيدة. يحقق هذا العمل المقترح اعلى نسبة نجاح وهي ( 100 %) عندوالمقدمة من جامعة كامبريدج. (ORL) إستخدام قاعدة بيانات الصور


Article
Using Discrete Wavelet Transform and Wiener filter for

Author: Mohammed M. Siddeq Dr. Sadar Pirkhider Yaba
Journal: Journal Of Wassit For Science & Medicine مجلة واسط للعلوم والطب ISSN: 58161992 Year: 2009 Volume: 2 Issue: 2 Pages: 18-30
Publisher: Wassit University جامعة واسط

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper we proposed an algorithm for image de-nosing based on; the two level discrete wavelet transform (DWT), and Wiener filter, also this paper describe estimate noise power. At first The DWT transform noisy image into sub-bands, consist of low-frequency and high-frequencies, and then estimate noise power for each sub-band. The noise power is computed through two important computations; compute square of variance for each sub-band then compute the mean of the variance.

في هذا البحث نقترح خوارزمية للأزالة التشويه من الصورة مستندة على "DWT" و "Wiener filter"، و أيضا نوضح في هذا البحث تخمين قوة التشويه في الصورة المشوهة. في البداية نطبق "DWT" على الصورة المشوهة لتوليد أربعة مصفوفات منفصلة؛ المصفوفة الأولى تحتوي على قيم الصورة المشوهة ولكن بشكل مصغر. أما المفوفات الثلاثة المتبقية تحتوي على تفاصيل الصورة وتحتوي على قوة التشويه. في المرحلة الثانية من هذهِ الخوارزمية نقوم بحساب قوة التشويه في الصورة باستخدام معادلتين موضحة في هذا البحث.


Article
De-speckling 2D-Discrete Wavelet Transform with Hard Threshold Stage

Authors: Dhafer F. Hasan --- Maha A. Abdul-Jabar --- Zahraa T. Abed Al-mokhtar
Journal: AL-Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics مجلة الرافدين لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 18154816 Year: 2012 Volume: 9 Issue: 1 Pages: 101-112
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

In this work, a new method is implemented for removing noise from gray scale image that depends on two-dimensional discrete wavelet transform and Threshold stage (hard threshold). This paper represents the algorithm to remove the speckle noise by using logarithm operation. This operation changes the multiplicative noise to additive noise. So that, the removing operation becomes easier. The Matlab program is used to build the Algorithm and measure the PSNR and other measurement criteria as (NMV, NV, NSD, ENL and PSNR) to study the effect of removing noise from corrupted image. The PSNR reaches to 24dB which is very satisfactory result in the reconstructed image, while the maximum value of ENL is 2.23 * 106, and the minimum value of NMV, NV, NSD which is equal to 6.79, 2.67*10-5, 46* 10-4 respectively gives a smoother and cleaner image. The universal Threshold is applied in high frequency coefficient (i.e. the LH, HL, and HH-sub band of image) to remove the speckle noise and the low frequency coefficient (LL-sub band of image) is still without any change.

تم في هذا البحث تطبيق طريقة جديدة لإزالة الضوضاء من الصور الرمادية بالاعتماد على التحويل المويجي المقطع الثنائي الأبعاد وعلى حد العتبة (حد العتبة الصلبة والناعمة). يقدم البحث خوارزمية لإزالة الضوضاء الرقطية باستخدام العلاقة اللوغارتمية. حيث أن هذه العلاقة تغير الضوضاء الضربية إلى ضوضاء جمعية وهكذا فإن عملية الإزالة ستصبح أكثر سهولة. وقد تم استخدام برنامج الـMatlab ¬¬ لبناء الخوارزمية وكذلك لقياس الـPSNR ومعايير قياسية أخرى (NMV, NV, NSD and ENL) من اجل دراسة تأثير عملية إزالة الضوضاء على الصور المتضررة. إن نسبة الخطأ تصل إلى dB 24 وهي نتيجة مرضية للصورة المسترجعة بينما أعلى قيمة لـENL هي2.23*106 وأقل قيمة لـ NMV, NV, NSD والتي تصل إلى,6.79, 2.67*10-5 46*10-4 على التوالي تعطي صورة أكثر نقاوة وحدة. كما تم تطبيق حد العتبة الأحادي (niversal threshold) على معاملات التردد العالي (LH, HL, and HH) من أجل إزالة الضوضاء الرقطية أما معاملات التردد الواطئ فتبقى بدون تغيير.


Article
Restoration of Noisy Blurred Images Using MFPIA and Discrete Wavelet Transform
استرجاع الصور المضببة ذات الضوضاء باستخدام الخوارزمية المطورة للخوارزمية التكرارية ثابتة الطور للصور المضببة و تحويلة المويجة المتقطعة

Author: Dunia S. Tahir دنيا ستار طاهر
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2013 Volume: 9 Issue: 1 Pages: 1-15
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, image deblurring and denoising are presented. The used images were blurred either with Gaussian or motion blur and corrupted either by Gaussian noise or by salt & pepper noise. In our algorithm, the modified fixed-phase iterative algorithm (MFPIA) is used to reduce the blur. Then a discrete wavelet transform is used to divide the image into two parts. The first part represents the approximation coefficients. While the second part represents the detail coefficients, that a noise is removed by using the BayesShrink wavelet thresholding method.

في هاا البث ,قدمت طرق إزالة التضبب و الض وضاء من الصور. جميع الصور المستخدمة مضببة إما ب (Gaussian) أو ب(Motion) و كان نوع الضوضاء إما (Gaussian noise) أو (Salt & pepper noise) .في خوارزميتنا, استخدمت الخوارزميةالمطورة للخوارزمية التكرارية ثابتة الطور للص ور المضببة لتقلل التضبب بينما استخدمت تحويلة المويجة المتقطعة لتقسيم الصورة إلى جزئيين. الجزءالأول يمثل معاملات التقريب. بينا الجزء الثاني و الاي يمثل معاملات التفاصيل سوف يقلل هاا الجزء الضوضاء بالاعتماد على طريقةBayesShrink wavelet thresholding


Article
Brain MRI Enhancement using Brightness Preserving Dynamic Fuzzy Histogram Equalization

Author: Hikmat Z. Neima
Journal: Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics مجلة القادسية لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 20740204 / 25213504 Year: 2014 Volume: 6 Issue: 1 Pages: 38-51
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

In the field of digital image processing, medical imaging is one of the most important applications areas. However; low contrast and poor quality are the main issues in medical image. So it is essential to enhance images so that the result is more suitable for post processing and diagnosis. Histogram equalization has been proved as an effective and simple technique used as contrast enhancer. This paper presents an efficient method for brain MRI image enhancement. Discrete Wavelet Transform (DWT) has been utilized to decompose MRI image. Brightness Preserving Dynamic Fuzzy Histogram Equalization (BPDFHE) applied on the important part of the decomposed image. Finally, inverse of discrete wavelet transform is carried out to get the enhanced image. Experiments results that were obtained showed the effectiveness of proposed method.


Article
Digital Watermarking in Color Image Based On Joint Between DCT and DWT
العلامة المائية الرقمية في الصورة الملونة على أساس الربط بين DCT وDWT

Author: Jasim Mohammed Salih Ismail جاسم محمد صالح إسماعيل
Journal: Ibn Al-Haitham Journal For Pure And Applied Science مجلة ابن الهيثم للعلوم الصرفة والتطبيقية ISSN: 16094042/25213407 Year: 2017 Volume: 30 Issue: 1 Pages: 237-245
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The massive distribution and development in the digital images field with friendly software, that leads to produce unauthorized use. Therefore the digital watermarking as image authentication has been developed for those issues. In this paper, we presented a method depending on the embedding stage and extraction stag. Our development is made by combining Discrete Wavelet Transform (DWT) with Discrete Cosine Transform (DCT) depending on the fact that combined the two transforms will reduce the drawbacks that appears during the recovered watermark or the watermarked image quality of each other, that results in effective rounding method, this is achieved by changing the wavelets coefficients of selected DWT sub bands (HL or HH), followed by applying DCT transform on the selected sub band's coefficients, this method focuses on the invisibility for the embedded watermark bits, and the quality for the watermarked image; furthermore it focuses on a subjective for the recovered watermark after extraction stage. The proposed method was evaluated by using simple image quality matrix illustrated in the results, and it was found that the proposed method provide good objective quality, the recovered watermark extracted successfully and the quality of recovered watermark are survived.

أن التطور الحاصل في مجال الصورة الرقمية مع توفر البرمجيات المختصة بمعالجة الصور وسهولة استعمالها جعل من عملية التزوير والتلاعب متاحاً للجميع. العلامة المائية الرقمية كانت من أهم الحلول لحل هذه المشكلة. تقدم هذه الورقة البحثية طريقة مقترحة تتضمن عملية ربط كلًّ من DCT وDWT في بيئة واحدة لغرض تضمين العلامة المائية داخل الصورة الملونة. ضمن هذه البيئة وذلك لغرض الحصول على أعلى جودة للصورة المضمنة للعلامة المائية ما بعد الإخفاء وكذلك لتجنب المشاكل التي قد تظهر نتيجة استعمال إحدى الطريقتين بشكل منفصل، من خلال التلاعب بقيم معاملات DWT ضمن نطاق الترددات الواطئة متبوعة بعملية تطبيق DCT خلال عملية التضمين، وتركز هذه الطريقة على عدم وجود تشوهات بعد تضمين العلامة المائية في الصورة الأصلية وعلى جودة الصورة النهائية بعد تضمين العلامة المائية فيها بالإضافة إلى التركيز على العلامة المائية المسترجعة بعد عملية الاستخراج. لقد تم تقييم الطريقة المقترحة من خلال استعمال بعض المعايير الرئيسة ضمن هذا المجال والتي تم تفصيلها في فقرة النتائج، أظهرت النتائج ان الطريقة المقترحة لها القدرة على المحافظة على جودة الصورة المضمنة والعلامة المائية المسترجعة، إذ ان جودة الصورة المضمنة كانت جيدة.


Article
A Wavelet Neural Network Ramwork for Speaker Idntifcation

Authors: Saleem M-R. Taha --- Dhiadeen M. Salih --- W.A. Mahmoud
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2006 Volume: 12 Issue: 1 Pages: 227-236
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This paper introduces a new model-free identification methodology to detect and identify speakers and recognize them. The basic module of the methodology is a novel multi-dimensional wavelet neural network . The WNN approach include: a universal approximator ; the time – frequency localization : property of wavelets leads to reduced networks at a given level of performance ; The construct used as the feature mode classifier . Wavelet transform has been successfully applied to the processing of non – stationary speech signal and the feature vector that obtained becomes the input to the wavelet neural network which is trained off-line to map features to used for the classification procedure. An example is employed to illustrate the robustness and effectiveness of proposed scheme.

في هذا البحث تم اقتراح طريقة لنظام تمييز تعتمد على شبكة عصبية للتحويل المتموج ذات الابعاد (wavelet neural network) حيث ان نظرية (WN) يتضمن التحديد الزمني والترددي والتابع للتحويل التموجي مساعدا بتقليل نسبة تعقيد الشبكة وعلى الاساس استخدم هذه الشبكة كمصنف لخصائص لنماذج معينة من صوت كل متكلم حيث يستخلص بطريقة التحويل المتموج المتقطع (Discreet wavelet transform) لعدة مستويات بعد تقسيم كل صوت الى عدد من مقاطع متساوية ومن ثم اخذ الطاقة المعدلة لكل مستوى حيث يتحصل بذلك على متجه ذات معاملات تدل لخصائص الكلمة للمتكلم وبعده يطبق جميع المتجهات المستحصلة لكل متكلم على شبكة التحويل المتموج (WN) وذلك لغرض تعليم الشبكة (Learning face) ومن ثم تطبيق صوت متكلم مجهول على الشبكة للتعرف عليه وقد اعطىت هذه الطريقة عدد اوطىء من الحسابات وبذلك يزيد من كفاءة النظام ويقلل من وقت التنفيذ مقارنة لبقية الشبكات العصبية المستخدمة سابقا. هذه الطريقة تم تطبيقها على حاسبة سرعة معالجها (850 MHz Celeron) و(RAM 128 MB) ولغة برنامج هي MATLTAB 6 . اما قاعدة البيانات فهي مكونة من خمسة وعشرين شخص (12 ذكور و 13 اناث) وقد كانت نسبة التمييز هي 82% مع زمن تعلم للشبكة لايتجاوز 47 ثانية في حالة النص المستقل ونسبة 100% مع زمن تعلم للشبكة تصل الى 155 ثانية في حالة النص المتعمد

Listing 1 - 10 of 44 << page
of 5
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (44)


Language

English (34)

Arabic and English (8)

Arabic (1)


Year
From To Submit

2019 (3)

2018 (2)

2017 (5)

2016 (4)

2015 (1)

More...