research centers


Search results: Found 90

Listing 1 - 10 of 90 << page
of 9
>>
Sort by

Article
Using group of statistical operator toward Optimal segmentation of Arabic word signal to its basic phonemes
اعتماد مجموعة عوامل إحصائية لتقطيع أمثل لصوت الكلمة العربية إلى فونيماته الأساسية

Author: Esra’a Jassim Harfash أسراء جاسم حرفش
Journal: Journal of Basrah Researches (Sciences) مجلة ابحاث البصرة ( العلميات) ISSN: 18172695 Year: 2008 Volume: 34 Issue: 4B Pages: 30-38
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

In this research, we are segment the sound Arabic signal to its basic group of phonemes depending on three statistical operators that are( mean ,standard deviation ,covariance) to reduce the error in determining the correct points segment . Each operator is implemented on the data of the sound entered word and then the results are manipulated by some processes that give intermediate results , these results (from each implementing of operator) merges together and give union results that are passed to postprocessing in order to prepare to find the points segment in high efficient.

في هذا البحث قمنا بتقطيع صوت الكلمة العربية إلى مجموعة فونيماته الأساسية التي يتألف منها بالاعتماد على ثلاثة عوامل إحصائية مختلفة هي ( المعدل ، الانحراف المعياري ، والتباين) وذلك لأجل تقليل الخطأ في تحديد نقطة القطع الصحيحة إلى اقل مايمكن . كل عامل من هذه العوامل يتم تطبيقه (على حده) على بيانات صوت الكلمة المدخلة وان نتائج التطبيق هذه تمر بعد ذلك بمجموعة من المعالجات تعطينا نتائج وسطية ، وان النتائج الوسطية المستخرجة من تطبيق كل عامل على البيانات تدمج مع بعضها (لأجل تقليل الخطأ كما ذكرنا في أعلاه) وبذلك تتكون لدينا نتائج موحدة تمر بدورها بمرحلة معالجة لاحقة تكون عندها جاهزة لاستخراج نقاط القطع منها بكفاءة عالية .


Article
Texture Modeling and Segmentation towards content based image retrieval system

Authors: Jenan Redha Mutar --- * Azal menshed abd
Journal: Journal Of AL-Turath University College مجلة كلية التراث الجامعة ISSN: 20745621 Year: 2010 Issue: 9 Pages: 201-221
Publisher: Heritage College كلية التراث الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

There are many techniques to extract features. Some use direct and other use transformation such as Fourier Transform, Discrete cosine transform and Wavelet Transform. Such Transforms convert the signal from time domain to frequency domain and vice versa. The Wavelet Transform conducts the change a frequency and reflects that in time. This research uses the Wavelet Transformation method to process images with (128*128) pixels, knowing that these images are in grayscale. An algorithm is proposed for texture classification using Wavelet Transform. The texture classification of an image means dividing it into sub images of fixed or variable length. Hence, this algorithm first takes the image and then it divides it into block of (8*8) dimension. There are two phases mainly in the proposed algorithm, classification and retrieval phases. In the classification phase, the procedure that followed requires the texture segmentation and wavelet transform computation of the test image. In the retrieval phase, the classified texture will be labeled following a given logical decision.

يقوم هذا البحث بتصنيف الصور النسيجية وذلك بتقطيع الصور الأصلية إلى صور صغيرة ذات أطوال ثابتة (8*8) ،وذلك باستعمال طريقة التحويل المويجي لمعالجة الصور ذات الأبعاد(128*128) بالمستوى الرمادي.حيث يقوم البحث بعد عملية تقطيع الصورة الأصلية بمرحلتين رئيسيتين هي التصنيف والاسترجاع . في مرحلة التصنيف الأجراء المتبع يتطلب تقطيــع للصورة النسيجية للصورة المختبرة. في مرحلة الاسترجاع الصور المصنفة سوف تعنــون متبوعة بقرار منطقي معطى. بعد اختبار أكثر من 25 صورة معدل الاسترجاع 65% أنجزت بنجاح .

Keywords

Texture --- Modeling --- Segmentation


Article
The Segmentation of Arabic word signal based on Eigenvalues and Eigenvectors principles

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, we use the principles of eigenvalues and eigenvectors for the first time in the field of Arabic word segmentation. In the beginning, the segmentation algorithm calculates eigenvalues and eigenvectors for each input speech signal, and selects the largest values. The values of final vector are used for linear separation to consonant regions and vowel regions by using threshold value which calculated from the final vector itself. The segmentation points are extracted efficiently and determine the beginning and the end points of each phoneme of the input word signal in high accuracy. Experimental results for a number of isolated Arabic words for a number of speakers ( males and females) given in the paper show that the algorithm determines the beginning and the end points for each phoneme in the input speech signals efficiently.

في هذا البحث أستخدمنا مبادئ القيم والمتجهات الذاتية لاول مرة في مجال تقطيع صوت الكلمة العربية . في البدء تحسب خوارزمية التقطيع القيم الذاتية والمتجهات الذاتية لكل أشارة كلام داخلة ، ثم تنتقى القيم الاكبر. أن قيم المتجه النهائي الناتج تستعمل لاجل الفصل الخطي الى مناطق صوت ساكنة ومناطق صوت معتلة بأستعمال قيمة عتبة محسوبة من المتجه النهائي نفسه ،أن نقاط القطع تستخرج هنا بشكل كفوء، ومن خلالها تحدد نقاط البداية والنهاية لكل فونيم من أشارة الكلمة الداخلة وبدقة عالية. أن النتائج التجريبية لعدد من الكلمات العربية المعزولة ولعدد من المتكلمين (ذكور واناث) أظهرت أن هذه الخوارزمية لها القدرة على تحديد نقاط البدء والنهاية لكل فونيم في أشارة الكلام الداخل بكفاءة عالية جداً.


Article
Color Image Segmentation by EFCM Clustering (using Mahalanobis distance)

Author: Fadhil Hanoon Abbood
Journal: Journal Of AL-Turath University College مجلة كلية التراث الجامعة ISSN: 20745621 Year: 2012 Issue: 12 Pages: 183-202
Publisher: Heritage College كلية التراث الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

Color image has the potential to convey more information than monochrome or gray level images, RGB color model is used in many applications of image processing and image analysis such as Image Segmentation. The standard approaches to image analysis and recognition beings by segmentation of the image into regions (objects) and computing various properties and relationships among these regions. Image segmentation algorithms, have been developed for extracting these regions. Due to the inherent noise an degradation of the input cues to the algorithm , meaningful image segmentation is difficult process. However, the regions are not always defined, it is sometimes more appropriate to regard them as fuzzy subjects of the image. In this work the way is described an algorithm, which are used to segmentation of color images with clustering methods. This algorithm is tested on ten different color images, which are firstly transformed to R*B*G* color space. Conditions, results and conclusions are described lower. The results are compared using both Mahalanobis and Euclidean distances in the clustering algorithm.

الصورة الملونة لديها القدرة على ايصال المعلومات اكثر من مستوى الاحادية والصورة الرمادية. إن نظام الالوان RGB يعتبر النظام الاكثر استخداما في تطبيقات معالجة وتحليل الصور الملونة مثل عملية تقطيع الصور الى مناطق محددة .المنهج القياسي لتحليل الصور يبدأ بعملية تقطيع الصورة الى مناطق معينة ومن ثم ايجاد او حساب الخصائص والعلاقات بين هذه المناطق. خوارزميات تقطيع الصور صممت لا يجاد واستخلاص هذه المناطق في الصورة ,بسبب الضوضاء الملازمة وتأثيرها على الصورة المدخلة تظل عملية التقطيع هذه اكثر صعوبة وتحديا كبيرا ,لذلك المناطق لا يمكن دائما ايجادها بسهولة في الصورة ويمكن اعتبارها اشياء غامضة ومضببه .في هذا البحث تم تصميم نظام او خوارزمية لتقطيع الصورة الملونة باستخدام طريقة العنقدة (عناقيد) ,حيث تم تجريب هذه الخوارزمية على عدة صور ملونة مختلفة تبدا من استخدام النظام اللوني RGB . الشروط و النتائج والاستنتاجات تم وصفها وذكرها في البحث , والنتائج تم مقارنة النتائج بين طريقتين لحساب المسافة بين العناقيد ومراكزها الاولى تسمى الاقليدية والثانية تسمى Mahalanobis المستخدمة في العناقيد.

Keywords

Image --- Segmentation --- EFCM


Article
Video Image for Security System by Using Chaotic Oscillator for Segmentation
نظام المراقبة بالكاميرات الرقمية بأستخدام مفهوم (Chaotic Oscillator )

Authors: Emad Kadum Jabbar Alfatly --- Nuha Jameel Ibrahim
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2009 Volume: 27 Issue: 6 Pages: 1162-1173
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

There are wide variety of mechanisms available for performing the authenticationfunction. One of them is by using video film to monitor important places. In such systemsthe important task is recognizing human faces which need good segmentation and highfeature extraction. In traditional technique the segmentation can be performed by regiongrowing and shrinking, clustering method, and boundary detection which all take imagepixel by pixel and compare each with neighbors to get the similarity. Chaotic oscillatordepends on synchronization concept between points to determine the active points whichconstruct similar region determining the object. Then RGB color space is used to determineskin color pixel. Skin color model aids the process of separating the face from the scene dueto its skin color. After isolating the human face image which contains many features (eye,eyebrow, nose, etc...) they identify the person. Chaotic oscillator is used to extract theimportant features by removing any point that is not synchronized with its neighbors andgives new image which contains only the main face features and then compare this imagewith stored image in Database of authorized person and make decision on if (he/she) is anauthenticated image or not.

هنالك العديد من التقنيات المتاحة لإنجاز مهمة التخويل وأحدهم بواسطة استخدام الأفلام الفيديوية لمراقبة مكانمهم. في مثل هذه الأنظمة المهمة الا هم هو تمييز الوجوه البشرية التي تحتاج إلى تقنيات تقطيع جيدة وتقنياتاستخلاص صفات عالية . إن عملية التقطيع في التقنيات التقليدية يمكن أن تنجز باستخدام نمو المناطق وتقلصهاوطرق العنقدة واكتشاف الحدود والتي جميعها تأخذ نقاط الصورة نقطة بعد الأخرى وتقارنها مع جيرانها لل بحث عنتعتمد على مفهوم التزامن أو التناغم بين النقاط لتحديد النقاط (Chaotic Oscillator) التشابه بين هذه النقاط بينماالنشطة والتي تكون المنطقة المتشابهة التي تحدد الأشياء , إن هذه الأشياء ربما تكون وجه بشري لذلك استخدم فضاءللمساعدة في عملية فصل الوجه عن المشهد وفقا للون الجلد. بعد عزل صورة الوجه البشري والتي (RGB) اللونChaotic ) تحتوي على عدد من الصفات مثل (العين, الحاجب, الأنف,...) والتي تُعرف الشخص نستعمل اللاستخلاص الصفات المهمة من خلال إزالة أي نقاط غير متناغمة أو متزامنة مع جيرانها للحصول (Oscillatorعلى صورة جديدة تحتوي فقط على الصفات الأساسية للوجه ومن ثم مقارنتها مع صور الأشخاص المخولينالمخزونة في قاعدة البيانات ومن ثم اتخاذ القرار كون الشخص مخول ام لا.


Article
Statistical Features Segmentation Technique For MR Images Of Brain’s Tumors
تقنية الانقسام باستخدام الخصائص الإحصائية لصور الرنين المغناطيسي لأورام الدماغ

Authors: Saleh.M. Ali صالح مهدي علي --- Faleh.H. Mahmood فالح حسن محمود
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2012 Volume: 53 Issue: 5 Pages: 1148-1155
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Medical image analysis has great significance in the field of treatment, especially in non-invasive and clinical studies. Medical imaging techniques and it analysis and diagnoses analysis tools enable the physicians and Radiologists to reach at a specific diagnosis. In this study, MR images have been used for discriminating the infected tissues from normal brain’s tissues. A semi-automatic segmentation technique based on statistical futures has been introduced to segment the brain’s MR image tissues. The proposed system used two stages for extracting the image texture features. The first stage is based on utilizing the 1st order statistical futures histogram based features such as (the mean, standard deviation, and image entropy ) which is local in nature, while the second stage is based on utilizing the 2nd order statistical futures (i.e Co-Occurrence matrices features).Similar coloring and semi-equal statistical features of the tumor area and the Gray Matter (GM) brain’s tissue was the main encountered problem in the first presented segmentation method. To overcome this problem, an adaptive multi-stage segmentation technique is presented, in which the mean value of each pre-segmented classes has been used to distinguish the tumor tissue from others. The segmentation process is followed by a 2nd order classification method to assign image pixels accurately to their regions, using the invariant moments parameters weighted together with the Co-Occurrence parameters. Different samples of MR images for normal and abnormal brains (i.e. T1 and T2-weighted) have been tested, for different patients.

إن لتحليل ومعالجة الصورةِ الطبيةِ أهميةُ كبيرةُ في مجال الطبِّ، خصوصاً في المعالجةِ غير المتدخّلةِ والدراساتِ السريريةِ. أن تقنياتُ التصوير الطبي, وأدواتِ التحليلِ والتشخيص المتعلقة بها ساعدت الأطباءَ واختصاصيي الأشعة من الوُصُول إلى التشخيص بشكل أفضل. في هذه الدراسة , تم استخدام صور الرنينِ المغناطيسيِ (MRI) ، لغرض الكشف عن الأنسجة المتضررة في الدماغ وتمييزها عن الأنسجة الغير متضررة. حيث تم استخدم تقنيات التقسيم الشبه الاوتماتيكية باستخدام الخصائص الإحصائية لغرض استخلاص تلك التفاصيل. الطريقة التي تم اقتراحها لهذا لغرض تتمثل بمرحلتين; الأولى تعتمد على استخدام الخصائص الإحصائية من الرتبة الأولى( مثل المعدل ومتوسط الانحراف المعياري والعشوائية).بينما المرحلة الثانية فتمثلت باستخدام الخصائص الإحصائية من الرتبة الثانية ( مصفوفة التغايير).إن التشابه اللوني وكذلك شبه التماثل بين معظم أنسجة الدماغ وخاصة بين المناطق المتضررة والمنطقة السنجابية (GM) هي من ابرز المشاكل التي واجهتنا في المرحلة الأولى من التقسيم. ولغرض التخلص من تلك المشكلة عمدنا إلى إجراء عملية تحسين لهذه المرحلة من خلال التعاقب في عملية التقسيم لقيم المعدل لكل صنف من الأصناف ولنفس المرحلة لغرض تمييز الورم عن باقي أنسجة الدماغ.المرحلة الثانية تمثلت باستخدام الخصائص الإحصائية من الرتبة الثانية بالاعتماد على نتائج المرحلة الأولى من التقسيم لغرض التصنيف الدقيق للورم. تم استخدام عينات مختلفة لشرائح صور الرنين المغناطيسي ولعدة أشخاص مصابين وأصحاء.


Article
Efficient Technique in Image Segmentation

Author: Huda A. Ahmed Khawla H. Ali
Journal: Univesity of Thi-Qar Journal مجلة جامعة ذي قار العلمية ISSN: 66291818 Year: 2009 Volume: 5 Issue: 2 Pages: 1-10
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract Image segmentation is a very important step in image processing. Extracting useful information from an image is the goal of image segmentation. In this paper, simple images was taken scanned in gray scale (different degree of gray scale) image type, Tiff file format, and 100 dpi resolution, then applied Low_Pass filtering to obtain a smoothed images, followed by implement Sobel operators to edge detection that considered the main base of this technique. Experimental results appear the efficiency of this algorithm in image segmentation for all images that taken in research.


Article
A combination technique for edge detection
تقنية مدمجة لتحديد الحواف

Author: Matheel Emaduldeen Abdulmunim مثيل عمادالدين عبدالمنعم
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2015 Issue: 24 Pages: 1-17
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

Interpretation of image contents is one of the objectives in computer vision specifically in image processing. In image interpretation the partition of the image into object and background is a severe step. Segmentation separates an image into its component regions or objects. Image segmentation needs to segment the object from the background to read the image properly and identify the content of the image carefully. In this context, edge detection is a fundamental tool for image segmentation. In this paper an attempt is made to study the performance of most commonly used edge detection techniques for image segmentation and also propose a mixture algorithm using edge detection for image segmentation. These methods are tested on infrared images that are an important type of images. The comparison of these techniques is carried out with an experiment.

تفسير محتويات الصورة هي واحدة من الاهداف في رؤية الكمبيوتر وتحديدا في معالجة الصور. في تفسير الصور تقسيم الصورة الى كائن وخلفية هو خطوة مهمه. التقطيع يفصل الصورة الى مناطق عناصرها او كائناتها. تحتاج الصورة الى تجزئة الكائن من الخلفية لقراءة الصورة بشكل صحيح وتحديد محتوى الصورة بعناية. في هذا السياق، كشف الحافة هو اداة اساسية لتجزئة الصورة. في هذا البحث يتم اجراء محاولة لدراسة اداء الطرق الاكثر شيوعا من تقنيات الكشف عن الحاف في تقطيع الصور وايضا اقتراح خوارزمية الكشف باستخدام خليط حافة صورة التجزئة. يتم اختبار هذه الاساليب على صور الاشعة تحت الحمراء التي هي نوع مهم من الصور. ويتم المقارنة بين هذه التقنيات للخروج بنتائج.


Article
تطبيق النموذج الكسوري في تجزئة الصور الطبية

Author: مها عبد الامير كاظم
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2017 Volume: 21 Issue: 4 Pages: 1-10
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

This research aims to use a number of special techniques for segmentation medical images through algorithm fractal segmentation as a new technical in the field of digital images segmentation .This is an important aspect in the field treatment applications. External edges of the image can be portioning and identifying the homogenous areas using three criteria to evaluate the segmentation method in terms of accuracy quality and effiencey. Resulted images quality were better than the original through detecting the edges of images blurred and highlight the edges of images and using Approximate fractal and digital filter (DCT). Way calculated by comparing the performance of the candidate fractal with effects such as an influential Laplace.The results shared a similar performance with low -noise image. Meanwhile, they were better using stimuli fractal with high-noise image. The investigation was made in MATLAB.

لَتقييم طريقة تقطيع معينة، وهي الدقة والجودة، والكفاءة من حيث الوقت يهدف هذا البحث الى استخدام عدد من التقنيات الخاصة لتقطيع الصور الطبية من خلال تقنيية التقطيع الكسوري كخوارزمية جديدة في مجال تقطيع الصور الرقمية.يعتبر هذا الجانب مهم في مجال الثشخيص للتطبيقات الطبية. تم تحديد المعالم الخارجية للصورة من خلال فصل المناطق المتجانسة وتحديدها باستخدام ثلاثة معايير المطلوب لانجاز العملية. كما تم الحصول على صورة ذات جودة اكثر من الصور الاصلية وذلك من خلال كشف حافات الصور المضببة(Blurred Image Edge Detection ) وابراز حافات الصور المضببة وباستخدام التقريب الكسوري والمرشح الرقمي (DCT). الطريقة حسبت بمقارنة اداء المرشح الكسوري مع المؤثرات مثل مؤثر ( (Laplace. النتائج اظهرت تشابه بالاداء في وسط ذو ضوضاء واطئ وافضلية للمؤثرات الكسورية في وسط ذو ضوضاء عالي وذلك من خلال تصميم برنامج ((MATLAB.


Article
Forward image compression using segment level-plurality (FSLP)
تقنية ضغط الصور الرقمية بالاعتماد على مستوى تعددية القطع

Author: Tariq Mohammed Salman طارق محمد سلمان
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2015 Volume: 19 Issue: 4 Pages: 83-95
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

To solve the problems of digital image processing for mapping, surveillance, recognition, video transmission and other areas used the image compression techniques. One way of image compression is image segmentation, there are number of segmentation methods based on the division and merging areas, which are widespread due the relative ease of implementation. The disadvantage of these methods is the appearance of segmentation faults structurally complex areas of pixels and lack of adaptation to the constraints of computational-enforcement resources, computation time and the vulnerability against changing brightness and contrast and weakness via the noise effect. The proposed method (FSLP) is more robust against the change in brightness and contrast and less affected by noise compared with the two-segmentation method used in the increment of (20-25%).

لغرض حل مشاكل معالجة الصور الرقمية في تطبيقات مثل رسم الخرائط الرقمية، والمراقبة الفديوية، وانظمة استحصال المعلومات، وانظمة نقل الفيديو وتقنيات ضغط الصور الرقمية وغيرها من الاستخدامات، فأن احدى الطرق المستخدمة لضغط الصورة هي تجزئة الصورة، وهناك العديد من الطرق المستخدمة للتجزئة على أساس تقسيم ودمج المناطق، وهي مستخدمةعلى نطاق واسع بسبب السهولة النسبية في التنفيذ. وعيوب هذه الطرق هو ظهور اخطاء في ال تجزئة أخطاء هيكلية ذات عند تعقيد مجالات مساحات البكسل وعدم التكيف مع قيود الموارد الحسابية وزمن التنفيذ وشدة التأثر عند تغيير السطوع والتباين اللوني. في هذا البحث تم اقتراح طريقة (FSLP) هي أكثر قوة ضد التغيير في السطوع والتباين اللوني وأقل تتأثر الضجيج مقارنة مع أسلوبين مستخدمين للمقارنة في التجزئة بنسبة (20-25٪).

Listing 1 - 10 of 90 << page
of 9
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (90)


Language

English (75)

Arabic and English (8)

Arabic (5)


Year
From To Submit

2019 (5)

2018 (12)

2017 (12)

2016 (5)

2015 (12)

More...