research centers


Search results: Found 10

Listing 1 - 10 of 10
Sort by

Article
Data Aggregation in Wireless Sensor Networks Using Modified Voronoi Fuzzy Clustering Algorithm
تجميع البيانات في شبكات المتحسسات اللاسلكية باستخدام خوارزميه التجميع المعدلة VFCA

Authors: Nadia Adnan Shiltagh نادية عدنان شلتاغ --- Maab Alaa Hussein مآب علاء حسين
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2015 Volume: 21 Issue: 4 Pages: 42-60
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Data centric techniques, like data aggregation via modified algorithm based on fuzzy clustering algorithm with voronoi diagram which is called modified Voronoi Fuzzy Clustering Algorithm (VFCA) is presented in this paper. In the modified algorithm, the sensed area divided into number of voronoi cells by applying voronoi diagram, these cells are clustered by a fuzzy C-means method (FCM) to reduce the transmission distance. Then an appropriate cluster head (CH) for each cluster is elected. Three parameters are used for this election process, the energy, distance between CH and its neighbor sensors and packet loss values. Furthermore, data aggregation is employed in each CH to reduce the amount of data transmission which lead to extend the network lifetime and reduce the traffic that may be accrue in the buffer of sink node. Each cluster head collected data from its members and forwards it to the sink node. A comparative study between modified VFCA and LEACH protocol is implemented in this paper and shows that the modified VFCA is more efficient than LEACH protocol in terms of network lifetime and average energy consumption. Another comparative study between modified VFCA and K-Means clustering algorithm is presented and shows that the modified VFCA is more efficient than K-Means clustering algorithm in terms of packets transmitted to sink node, buffer utilization, packet loss values and running time. A simulation process is developed and tested using Matlab R2010a program in a computer having the following properties: windows 7 (32-bit operating system), core i7, RAM 4GB, hard 1TB

تقنيات مركزية البيانات مثل تجميع البيانات عن طريق خوارزمية معدلة على أساس خوارزمية التجميع الـ , FCM مع مخطط الرسم البياني voronoi ستوضح في هذا العمل. من خلال الخوارزمية المعدلة (VFCA). في الخوارزمية المعدلة، المنطقة المراقبة تقسم إلى عدد من الخلايا تسمى voronoi cells من خلال تطبيق مخطط voronoi، على المنطقة المراد مراقبتها. كل خلية ممثلة بواحدة من أجهزة الاستشعار(العقد) التي وزعت بشكل عشوائي في المنطقة المستشعرة. يتم تقسيم هذه الخلايا الى مجاميع باستخدام طريقة التجميع (FCM) لتقليل المسافة التي تقطعها المعلومة للوصول إلى الهدف وتقليل إرسال البيانات المكررة من العقد المتجاورة. ثم يتم اختيار العقدة المناسبة لتمثل كل مجموعة (رئيس المجموعة). واستخدمت ثلاثة معايير لعملية اختيار رؤساء المجاميع وهي: الطاقة، بعد المسافة بين رئيس المجموعة والعقد المجاورة له , و قيم الخسارة من مخزن العقدة. علاوة على ذلك، يعمل تجميع البيانات عند كل رئيس مجموعة على تقليل كمية البيانات المنقولة خلال الشبكة وهذا يؤدي إلى تمديد عمر الشبكة وتقليل حركة المرور التي قد تتراكم في المخزن الخاص بالـ Sink Node. رئيس كل مجموعة يجمع البيانات من أجهزة الاستشعار المنتمية اليه ويحولها إلى الـ (Sink Node).أظهرت نتائج المحاكاة لدراسة مقارنة بين الخوارزمية المعدلة VFCAوالبروتوكولLEACH أن VFCA المعدلة هي أكثر كفاءة من البروتوكول LEACH من حيث عمر الشبكة و من حيث متوسط تبديد الطاقة ومعدل استهلاك الطاقة. وتبين دراسة أُخرى للمقارنة بين الخوارزمية المعدلةVFCA و Means-K أن VFCA المعدلة هي أكثر كفاءة من K-Means من حيث الحزم المرسلة للعقدة المسؤولة عن الشبكةSink) ). و من حيث قيم الخسارة من مخزن كل عقدة ومن حيث والوقت المستغرق لإتمام العملية. ، تم تطوير عملية المحاكاة والاختبار باستخدام برنامج R2010a MATLAB في حاسوب يحمل المواصفات التالية: ويندوز 7 (32 بت نظام التشغيل)، كور i7، ذاكرة الوصول العشوائي 4GB، القرص الثابت 1TB.


Article
Automated Methods to Segment Kidneys and Detect Tumors Using CT Images
طرق آلية لتقسيم الكلى والكشف عن ألاورام باستخدام الصور المقطعية

Authors: Faleh H. Mahmood فالح حسن محمود --- Nada A. Mahmood ندى عبد الحافظ محمود --- Abdul Rahman H. Ismaeel عبدالرحمن حميد اسماعيل
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 3B Pages: 1555-1564
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Kidney tumors are of different types having different characteristics and also remain challenging in the field of biomedicine. It becomes very important to detect the tumor and classify it at the early stage so that appropriate treatment can be planned. The main objective of this research is to use the Computer-Aided Diagnosis (CAD) algorithms to help the early detection of kidney tumors. In this paper, tried to implement an automated segmentation methods of gray level CT images is used to provide information such as anatomical structure and identifying the Region of Interest (ROI) i.e. locate tumor, lesion and other in kidney. A CT image has inhomogeneity, noise which affects the continuity and accuracy of the images segmentation. In order to obtain good accuracy; the noise must be removed from the input image. Those propose method is started with pre-processing of the kidney CT image to enhance its contrast and removing the undesired noise in order to make the image suitable for further processing. In our proposed work, we have proposed a hybrid filter as a combination of adaptive median and Gaussian HP filter for noise removal and image enhancement. The segmentation process is performed by using the Fuzzy C-Means (FCM) clustering and Watershed methods to detect and segment kidney CT images for the kidney region .The resulted segmented kidney CT images, and then used to extract the tumor region from kidney image.

أن اورام الكلى تتكون من عدة انواع مختلفه وأن خصائصها مختلفه بالاضافه الى ان معالجتها مختلفة ,ان كشف الورم وازالته يعتبر من المشاكل الطبية التي تبقى من التحديات التي تواجه حقل الطب البايلوجي , وأصبح من المهم الكشف عن الاورام وتصنيفها في المراحل الاولية كي يتم التخطيط للعلاج المناسب وان الهدف الرئيسي لهذا البحث هو استخدام خوارزميات معينة لتساعد الكشف على اورام الكلية , في هذا البحث طبقنا طرق التجزئه الالية لصور المستوى الرمادي وهي صور المفراس الحلزوني (CT) التي استخدمت لتزويدنا بمعلومات مثل التركيب التشريحي وتحديد مناطق الاهتمام ((ROI على سبيل المثال تحديد الورم. ان صور المفراس (CT) فيها ضوضاء متجانسة والتي تؤثر على استمرارية ودقة تجزئة الصور المدخلة . هذه الطرق المقدمة بدأت بمعالجة مسبقه لصور الـ CT للكلية لتحسين التباين وازالة الضوضاء الغير مرغوب فيها من اجل تحسين الصور والحصول على معالجة ادق في هذا العمل تم استخدام طريقة الـ (Mask لعزل الكلى وحدها عن باقي اجزاء البطن ( وتعتبر هذه الطريقة مهمه للتخلص من الضوضاء الغير مرغوب بها وبالتالي الحصول على تحسين للصوره وبالتي يمكن ان ان نجري عليها العديد من العمليات مثل التجزئه وعزل الورم وغيرها, بالاضافة الى استخدام مرشحات الوسيط وكذلك مرشح الكاوس قبل عملية التجزئة في هذا البحث تم استخدام خوارمية معدل التضبيب المسماة بالـ ( Fuzzy C-Mean (FCM وخوارمية الحد الفاصل المسماة بالـ(Watershed methods ) لكشف وتجزئة صور الكلية وأستخراج مناطق الورم فيها .


Article
Face Occlusion Detection and Recovery using Fuzzy C-Means
اكتشاف واصلاح المناطق التالفة في صورة الوجھ باستخدام المنطق المضبب

Authors: Wildan J. Hadi --- Emad K. Jabbar
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2010 Volume: 28 Issue: 18 Pages: 5744-5756
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a framework to detect and recover the occluded facial region. We based on fact that any face has symmetric and not symmetric facial features and all these symmetric facial features are consistent with the shape of the face. So that, if there is an occlusion in one half of the input face image, then the second half is used to recover the occlusion. Using symmetry feature of the facemakes the recovered face very close to the original face image in terms of pixel values and in general appearance. In other side when features do not symmetric, the occlusion can not be recovered using the symmetry feature of the face as the case the mouth region is occluded, so the images database is used to select from it the most similar face images to the occluded face image to use it to select similar face to recover occlusion. In current work, we first detect the occluded face imageby using pixel based skin color segmentation and eye template matching. Then, using fuzzy c-means to detect occlusion. Finally, the procedure for recovery is implemented. The results shows that the proposed algorithm provides an effective solution to solve the problem of face occlusion. This work can used in many applications as in repair the important persons historic image and archive image which we get results reaches to 73% of identical to original image which has 40% occluded

ھذا البحث یقدم إطار عمل لاكتشاف وإصلاح المنطقة المحجوبة او التالفة في الوجھ. تم الاستناد إلى حقیقة أن أي صورة وجھ فیھا خصائص وجھ متماثلة ومتناضرة مثل العینیین والحاجبین ..., واخرى غیر متماثلة مثل الانف والفم وان الخصائص المتماثلة والمتناضرة لصورة الوجھ متناسقة مع شكل الوجھ وحجمھ, وھذا یعني ان حجب او تلف اي جزء في الوجھ من الاجزاء المتماثلة یمكن التعویض عنھ من الجزء المناضر لھ في الجھة الثانیة من الوجھ. اما اذا كان الحجب في المناطق الغیر المتماثلة یتم التعویض عنھ من قاعدة بیانات تم استعمالھا لایجاد صورة وجه مشابھ لتعویض التلف. ان العمل الحالي یكشف منطقة الوجھ باستخدام عملیة التقطیع بالاعتماد على لون الجلد البشري وقناع العینیین للمطابقة, ثم یتم تحدید منطقة الحجب باستخدام خوارزمیاتالمنطق المضبضب ومن ثم یتم اصلاح الحجب باستخدام الخوارزمیة المقترحة. ومن خلال النتائج التي تم الحصول علیھا نجد ان الخوارزمیة قدمت حل فعال لمشكلة المناطق التالفة من صورة الوجھ, حیث حصلنا على نتائج 73 % من التطابق مع الصورة الاصلیة التي بھا نسبة التلف 40 % . یمكن استخدام الخوارزمیة المقترحة في تصلیح الصورة التاریخیة للشخصیات المھمة وصور الارشیفوغیرھا من الصور المھمة .


Article
Fuzzy Based Spam Filtering
تصفية البريد المزعج اعتمادا على الضبابية

Authors: Sarab M. Hameed سراب مجيد حميد --- Marwan B. Mohammed مروان بدران محمد --- Baraa A. Attea براء علي عطية
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2015 Volume: 56 Issue: 1B Pages: 506-519
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Emails have proliferated in our ever-increasing communication, collaboration and information sharing. Unfortunately, one of the main abuses lacking complete benefits of this service is email spam (or shortly spam). Spam can easily bewilder systembecause of its availability and duplication, deceiving solicitations to obtain private information. The research community has shown an increasing interest to set up, adapt, maintain and tune several spam filtering techniques for dealing with emails and identifying spam and exclude it automatically without the interference of the email user. The contribution of this paper is twofold. Firstly, to present how spam filtering methodology can be constructed based on the concept of fuzziness mean, particularly, fuzzy c-means (FCM) algorithm. Secondly, to show how can the performance of the proposed FCM spam filtering approach (coined hence after as FSF) be improved.Experimental results on corpora dataset point out the ability of the proposed FSF when compared with the known Naïve Bayes filtering technique.

انتشر استخدام البريد الكتروني في عالم الاتصالات والتواصل و مشاركة المعلومات انتشارا متزايد. لكن يعد البريد المزعج واحد من اهم الانتهاكات التي تقلل من فوائد خدمة البريد الكتروني . يمكن للبريد المزعجان يربك النظام بسهوله لكثرة تكراره , واغرائته الخداعة لغرض الحصول على معلومات خاصة . يبين هذا البحث اهتمام في تكوين و تكييف وادامة عدة تقنيات لتصفية الرسائل غير المرغوب بها وفرزها تلقائياً دون العودة للمستخدم. المساهمة في هذا البحثذو جانبين ، الأول هو تقديم منهجية لكيفية تصفية الرسائل غير المرغوب بها على اساس مفهوم الضبابية وخاصة خوارزمية التجميع الضبابي . اما الجانب الثاني فيبين كيفية تحسين اداء الاليه المقترحة لتصفية الرسائل غير المرغوب بها (FSF) . النتائج التجريبية على مجاميع مجموعة البياناتتشير إلى قدرة FSF المقترحة لتصفية الرسائل غير المرغوب مقارنة مع تقنيه التصفية المعروفNaïve Bayes.


Article
Fuzzy Based Clustering for Grayscale Image Steganalysis
التجمع الضبابي لتحليل الاخفاء في الصورة الرمادية

Authors: Sarab M. Hameed سراب مجيد حميد --- Rasha A. Mohammed رشا عبد المجيد محمد --- Baraa' A. Attea براء علي عطية
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2015 Volume: 56 Issue: 2A Pages: 1161-1175
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Steganography is the science that involves communicating secret message in a multimedia carrier. On the other hand, steganalysis is the field dedicated to detect whether a given multimedia has hidden message in it. The detection of hidden messages is revealed as a classification problem. To this end, this paper has two contributions. Up to the best of our knowledge, this is the first time todefine grayscale image steganalysis, as a fuzzy c-means clustering (FCM) problem. The objective of the formulated fuzzy problem is to construct two fuzzy clusters: cover-image and stego-image clusters. The second contribution is to define a new detector, called calibrated Histogram Characteristic Function (HCF) with HaarWavelet(HCF^HW). The proposed detector is exploited, by the fuzzy clustering algorithm, as a feature set parameter to define the boundaries of the cover- and stego- images clusters. Performance evaluations of FCM with HCF^HW in terms of accuracy, detection rate, and false positive rate are investigated and compared with other work based on HCF Center of Mass or HCF-COM andcalibrated HCF-COM by down sampling. The comparison reveals out that the proposed FCM with (HCF^Hw)significantly outperforms other work.

إخفاء المعلومات هو العلم الذي يتضمن نقل رسالة سرية مضمنة في الوسائط المتعددة. من ناحية أخرى، تحليل الأخفاء هو الحقل المخصص لاكتشاف في ما إذا كان الوسط المتعدد يحتوي على رسالة مخفية أو لا. يمكن اعتبار عملية الكشف عن الرسائل المخفية مشكلة تصنيف. لذلك، فإن هذا البحث يسهم في أمرين. أولا، تحليل الأخفاء في الصور الرمادية،باستخدام خوارزمية التجمع الضبابي ال (FCM).إن الهدف من استخدام خوارزمية التجمع الضبابي في الكشف هو تكوينمجموعتين من التجمع الضبابي هما: مجموعة الصور التي لا تحتوي على بيانات مخفيةومجموعةالصور التي تحتوي على بيانات مخفية. الاسهام الثاني, هو تعريف كاشف جديد بالإعتمادعلى طريقة تحليل الموجات من نوع هار (Haar Wavelet) يسمى (HCF^HW) لتحديد مجموعة ميزات يتم استخدامها لاحقاً مع خوارزمية التجمع الضبابي المقترحة (FCM)، لتحديد مجموعة الصور التي لا تحتوي على بيانات مخفية والمسماة (Cover Images ) من الصور التي تحتوي على بيانات مخفية والمسماة (Images(Stego. تم التحقق في تقييم أداء ((FCM معHCF^HW)) من حيث الدقه ومعدل الأكتشاف ، ومعدل الإيجابية الكاذبه ومقارنتها مع غيرها من الأعمال على أساس مركز كتلة (HCF) أو (HCF-COM) وتحديد (HCF-COM)بواسطة الاختزال((Down-sampling. وتبين المقارنة إلى أن (FCM) المقترح مع (HCF^HW) يتفوق بشكل كبير على الأعمال الأخرى.


Article
Distributed Agents for Web Content Filtering

Authors: Abbas M. AL_Bakery أ.د عباس محسن البكري --- Talib T. Al-Fatlawii د. طالب الفتلاوي
Journal: Iraqi Journal for Computers and Informatics ijci المجلة العراقية للحاسبات والمعلوماتية ISSN: 2313190X 25204912 Year: 2016 Volume: 42 Issue: 1 Pages: 1-4
Publisher: University Of Informatics Technology And Communications جامعة تكنولوجيا المعلومات و الاتصالات

Loading...
Loading...
Abstract

This paper describe Web Content Filtering thataimed to block out offensive material by using DistributedAgents. The proposed system using FCM algorithm and otherpage's features (Title, Metadata , Warning Message) to classifythe websites (using as candidate) into two types:- white thatconsidered acceptable, and black that contain harmful materialtaking the English Pornographic websites as a case study.


Article
Estimation of kidney tumor volume in CT images using medical image segmentation techniques
تقدير حجم الورم الكلوى في الصور المقطعية باستخدام تقنيات تقسيم الصور الطبية

Loading...
Loading...
Abstract

Kidney tumors are of different types having different characteristics and also remain challenging in the field of biomedicine. It becomes very important to detect the tumor and classify it at the early stage so that appropriate treatment can be planned. Accurate estimation of kidney tumor volume is essential for clinical diagnoses and therapeutic decisions related to renal diseases. The main objective of this research is to use the Computer-Aided Diagnosis (CAD) algorithms to help the early detection of kidney tumors that addresses the challenges of accurate kidney tumor volume estimation caused by extensive variations in kidney shape, size and orientation across subjects. In this paper, have tried to implement an automated segmentation method of gray level CT images. The segmentation process is performed by using the Fuzzy C-Means (FCM) clustering method to detect and segment kidney CT images for the kidney region. The propose method is started with pre-processing of the kidney CT image to separate the kidney from the abdomen CT and to enhance its contrast and removing the undesired noise in order to make the image suitable for further processing. The resulted segmented CT images, then used to extract the tumor region from kidney image defining the tumor volume (size) is not an easy task, because the 2D tumor shape in the CT slices are not regular. To overcome the problem of calculating the area of the convex shape of the hull of the tumor in each slice, we have used the Frustum model for the fragmented data.

أن أورام الكلى تتكون من عدة أنواع مختلفة و ذو خصائص مختلفة بالاضافه إلى إن معالجتها مختلفة, إن كشف الورم وإزالته يعتبر من المشاكل الطبية التي تبقى من التحديات التي تواجه حقل الطب البايلوجي, وأصبح من المهم الكشف عن الأورام وتصنيفها في المراحل الأولية كي يتم التخطيط للعلاج المناسب. تقدير دقيق من حجم ورم الكلى ضروري للتشخيصات السريرية والقرارات العلاجية المتعلقة بأمراض الكلى. تعتمد طرق تقدير حجم الورم الكلوي الموجودة على خطوة تجزئة وسيطة تخضع لقيود مختلفة. الهدف الرئيسي من هذا البحث هو استخدام خوارزميات التشخيص بمساعدة الحاسوب للمساهمة في الكشف المبكر عن أورام الكلى. تم في هذا البحث تنفيذ طريقة التجزئة الآلية للصور المقطعي للكلى ذات التدرج الرمادي. حيث تم تنفيذ عملية تجزئة باستخدام طريقة الـ(Fuzzy C-Means (FCM)). الطريقة المقترحة تبدأ من مرحلة المعالجة الأولية للصورة المقطعية والتي تبدا بمرحلة عزل الكلى عن باقي أجزاء البطن في الصورة المقطعية تم بعد ذلك متم مرحلة تعزيز التباين وإزالة الضوضاء غير المرغوبة في الصورة من أجل جعل الصورة مناسبة. يتم تطبيق عملية التجزئة على الصور الناتجة، ثم تستخدم لاستخراج منطقة الورم من صورة الكلى بعدها يتم حساب مساحة الورم لكل شريحة ثم بعد ذلك يتم تحديد حجم الورم وهذه المرحلة ليست مهمة سهلة، لأن شكل الورم 2 في شرائح الصور ليست منتظمة. للتغلب على هذه المشكلة في حساب المساحة، استخدمنا نموذج (Frustum model).


Article
Comparison Between fuzzy C-Means Clustering (FCM) and geometrically guided condition Fuzzy C-Means clustering (ggc FCM)
مقارنة بين وسائل تجميع C-غامض (FCM) وحالة غامضة موجهة هندسيا المجموعات C-يعني (GGC FCM

Author: ZAKI .S. TOWFIK
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2010 Volume: 6 Issue: 2 Pages: 32-49
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

This paper compare between the traditional fuzzy C-Means clustering FCM and aproposed technique approach to geometrically guided fuzzy clustering. A modified fuzzy CMeansclustering (FCM), is extended to incorporate a priori geometrical information from spatialdomain in order to improve image segmentation. This leads to a new algorithm where the clusterguidance is determined by the membership values on neighboring pixels. The algorithm of FCMis tested on synthetic and real image to demonstrate the improved image segmentation comparedto traditional FCM.

المقارنة بين تَجَمُّع التضبيب بواسطة الوسيط C مع التَجَمُّع التضبيب الهندسي الموجه المشرط بواسطة الوسيط C يتم في هذا البحث المقارنة بين تَجَمُّع التضبيب بواسطة الوسيط C (التقليدي) و مع نظرة تقنية مقترحة إلى التَجَمُّع التضبيب الهندسي الموجه المشرط بواسطة الوسيط C. أي ان التجمّعُ التضبيب بواسطة الوسيط C يمكن تطويره ليشمل عملية دمج معلوماتَ هندسيةَ أولية. ضمن المجالِ المكانيِ ليقوم بعملية تُحسّينَ تجزئية الصورةِ. هذا يُؤدّي إلى خوارزمية جديدة بدلا من خوارزمية تَجَمُّع التضبيب بواسطة الوسيط C (التقليدي) يعمل على التوجيه بتحديد المعلومات على شكل عنقودي بواسطة قيم العضويةَ لنقاطِ الشاشة المتجاورة. إنّ خوارزميةَ تَجَمُّع التضبيب الهندسي الموجه المشرط بواسطة الوسيط C تم اختيارهاُ على الصورةِ الصناعيةِ و الصورة الحقيقيةِ لعَرْض تجزئة الصورةِ المُحسَّنِة بالمقارنة مع تَجَمُّع التضبيب بواسطة الوسيط تقليدي.


Article
MR Brain Image Segmentation Using Spatial Fuzzy C- Means Clustering Algorithm
تجزئه صور الرنين المغناطيسي باستخدام المنطق المضبب المكاني (sFCM)

Authors: Safa Soud Mahdi صفاء سعود مهدي --- Reem Shakir Mahmood ريم شاكر محمود
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2014 Volume: 20 Issue: 9 Pages: 78-89
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

A conventional FCM algorithm does not fully utilize the spatial information in the image. In this re-search, we use a FCM algorithm that incorporates spatial information into the membership function for clustering. The spatial function is the summation of the membership functions in the neighborhood of each pixel under consideration. The advantages of the method are that it is less sensitive to noise than other techniques, and it yields regions more homogeneous than those of other methods. This technique is a powerful method for noisy image segmentation.

ان خوارزميه المنطق المضبب الاعتياديه (FCM) لاتستخدم جميع المعلومات المكانيه للpixel وذلك يوثر سلبا في تقسيم الصوره بسبب وجود الضوضاء. في هذه البحث نستخدم خوارزميه Spatial Fuzzy C-Mean)) التي تتطلب تضمين المعلومات المكانيه للمعادله العضويه(membership function) للpixel التي تستخدم في تجزئه الصوره, والتي تحسب من خلال جمع ال(membership function )- في محيط كل pixel .فائده هذه الطريقه هي قله التحسس للضوضاء الذي في الصوره بالنسبه لبقيه طرق التجزئه ,وتكون المجاميع الناتجه عن هذه الطريقه متجانسه بحيث تعتبر هذه الخوارزميه هي الطريقه الفعاله لتجزئه الصور المشوشه.


Article
Satellite Images Multiple Data Using Clustering Techniques
البيانات المتعددة لصور الاقمار الصناعية باسخدام تقنيات المجموعات

Authors: Jamal Mustafa AL-Tuwaijari جمال مصطفى التورجي --- Ghaidaa Waleed Naji غيداء وليد ناجي
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2018 Volume: 9 Issue: 2 اللغة الانكليزية Pages: 97-118
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

Clustering is considered one of the complex tasks in data mining and plays an important role in many applications such as image processing. Different types of algorithms have been appeared for clustering. In this paper two unsupervised classification algorithms will apply on Landsat-8 satellite images, k-means clustering and fuzzy c-means with two approaches pixel based clustering and block based clustering. In block based clustering color features and texture features are extracted. In texture features gray level co-occurrence matrix (GLCM) is used. Finally, the results are used for comparison between the two algorithms. The obtained results according to the proposed method for the satellite images clustering shows that k-means clustering algorithm gave better results with (74.2615 and 83.5906), while fuzzy c-means algorithm gave results with (71.06933 and 81.7031).

تعد العنقدة واحدة من المهام المعقدة وهي أحد فروع التنقيب عن البيانات حيث لها دور هام في كثير من التطبيقات منها المعالجة الصورية، تم التطرق في هذا البحث الى نوعين من خوارزميات العنقدة وهي خوارزمية العنقدة بالوسطاء المتعددين وخوارزمية العنقدة الضبابية والوسطاء المتعددين حيث تم تطبيق هذه الخوارزميات على صور الأقمار الصناعية التابعة للقمر الصناعي النايل سات-8. طبقت الخوارزميتين باستخدام مفهومين الأول قائم على البيكسل حيث يتم اعتماد ما يسمى بكثافة البيكسل لغرض العنقدة اما المفهوم الثاني فهو قائم على الكتلة أي بمعنى يتم هنا استخراج ميزات متعددة وهي ميزات اللون وميزات الملمس. واخيرا النتائج المستخلصة ستستخدم للمقارنة بين الخوارزميتين التي تم اقتراحها، حيث بينت النتائج التي تم الحصول عليها طبقا للطرق التي تم اقتراحها في هذا البحث بأن خوارزمية العنقدة بالوسطاء المتعددين كانت أفضل وبنتائج (74.2615، 83.5906) بينما خوارزمية العنقدة الضبابية والوسطاء المتعددين اعطت نتائج (71.06933، 81.7031).

Listing 1 - 10 of 10
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (10)


Language

English (10)


Year
From To Submit

2018 (2)

2017 (1)

2016 (1)

2015 (3)

2014 (1)

More...