research centers


Search results: Found 31

Listing 1 - 10 of 31 << page
of 4
>>
Sort by

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
Intelligent Classifier for WBC Physiology Assignment Based on Active Contour Model

Author: Sammar Jaafar Ismail
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2011 Volume: 29 Issue: 10 Pages: 1979-1990
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

White blood cell (WBC) plays an important role insidehuman body, because it is acting as the body defense mechanismagainst infection and cellular injury. Segmentation in biomedicalimaging often the starting point for other process. In this paper anIntelligent classifier has been used to classify the normal andabnormal WBC, this model built using MATLAB 7 package. Theoutput from active contour model (ACM) will be the input to theintelligent classifier . The accuracy of classification is about 90%according to American Heart Association (AHA) to evaluateprocedures for diagnose in biomedical applications. The approachprovide a robust and accurate results.


Article
Parallel Genetic Algorithm for Color Image Segmentation

Author: Ahmed K. Obaed
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2007 Volume: 14 Issue: 1 Pages: 10-14
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a Parallel Genetic Algorithm (PGA) based on the distributed (island) paradigm to optimize color image segmentation. The goal of using PGA is to accelerate the process of segmentation. However, that is not the only motivation for parallelism. Even when speed is not primary factor, these distributed algorithms, and as we shall see through the results, often outperform GAs with single population. Some examples in color images are presented and overall results discussed.


Article
Image Segmentation Using Superpixel Based Split and Merge Method
انقسام الصورة باستخدام عناصر الصورة المميزة استناداً لطريقة الانشقاق والدمج

Authors: Loay . K.Abood لؤي كاظم عبود --- Raad.A.Mohammed رعد احمد محمد
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2015 Volume: 56 Issue: 1A Pages: 233-237
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

A super pixel can be defined as a group of pixels, which have similar characteristics, which can be very helpful for image segmentation. It is generally color based segmentation as well as other features like texture, statistics…etc .There are many algorithms available to segment super pixels like Simple Linear Iterative Clustering (SLIC) super pixels and Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise (DBSCAN). SLIC algorithm essentially relay on choosing N random or regular seeds points covering the used image for segmentation. In this paper Split and Merge algorithm was used instead to overcome determination the seed point's location and numbers as well as other used parameters. The overall results were better from the SLIC method depending on single threshold, which control the segments number needed (like 0.2) to accomplish the task.

يُمْكِنُ أَنْ تُعرّفَ super pixel(عناصر الصورة المميزة) كمجموعة عناصر الصورة التي لَها خصائصُ متماثلةُ، التي يُمكنُ أَنْ تَكُونَ طريقة مساعدةَ جداً لتجزئة الصورةِ. ويعتبر اللونُ عموما كأساس لعملية التجزئة هذه بالاضافة الى المميزات الاخرى(كالنسجة,المميزات الاحصائية ..الخ) . هناك العديد مِنْ الخوارزمياتِ المتوفرِة لتَقسيم لتجزئة الصورة مثل SLIC و خوارزميةً التعنقد المكاني للتطبيقات اعتمادا على الكثافة اللونية بوجود الضوضاءDBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise ) . تعتمد خوارزميةُ SLIC اساساً على إخْتياَرعدد ( n ) من النقاط العشوائية أو المنتظمة والتي تغطي فضاء الصورةِ المستعملةِ لغرض تجزئة الصورة الى اجزاء لها صفات مميزة. في هذا البحث تم استخدام خوارزميةَ التقسيم والدمج (split & merge) لتَحديد مواقع النقاط واعدادها عوضا عن العشوائية في الخوارزمية السابقة بالاضافة الى التخلص من بعض المتغيرات الواجب تحديدها من قبل المستخدم لكل صورة ( حسب طبيعة الصورة). و كَانتْ النتائج أفضل مِنْ الطريقة القياسية SLIC مع الاحتياج الى تحديد قيمة عتبة (threshold) ملائمة والتي بدورها تتحكم بعدد تقسيمات الصورة مثل (0.2 ( وغيرها لانجاز المهمّة.


Article
CONTOUR PROCESSING OF TEXTURE IMAGES

Authors: H.M. ALZAKKI --- V.YU. TSVIATKOU
Journal: DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية ISSN: 19998716/26166909 Year: 2015 Volume: 8 Issue: 4 Pages: 453-461
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

A new approach to video coding is presented, where video scenes are classified into textures with subjectively relevant and irrelevant details. We apply this idea to improve video coding by using a texture analyzer and a texture synthesizer.


Article
Improved Color Image Segmentation by Using Extended FCM Clustering

Author: Saeed Mohammed Hashim
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2014 Volume: 6 Issue: 4 اللغة الانكليزية Pages: 57-71
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

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.


Article
Texture Image Segmentation Using Gabor Filter and Anisotropic Diffusion Filter
تقسیمِ نسیج الصورةِ باستخدام مرشِح غابور ومرشِح انتشار أنیزوتروبیك

Author: Zainab M. Hussain زینب محمد حسین
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2010 Issue: 13 Pages: 21-39
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

Image segmentation is very important task in many imageanalysis or computer vision applications. In this paper a textureimage segmentation method using Gabor filter, anisotropic filter,and k-mean clustering algorithm was proposed. The Gabor filterwas used as a multi-channels filter to analyze the texture in theimage. The extraction and enhancement of the texture featuresobtained using anisotropic diffusion filter. Then the k-meanalgorithm used to cluster pixels into number of clustersrepresenting the texture regions. The quality of segmentationusing this method was evaluated using Ultimate MeasurementAccuracy (UMA) metric. The experiments show that theperformance of this method is effective, accurate and gives betterresults as compared with the Seo method from the view of qualityof segmentation, the number of run times, the execution time andthe capability of separating a large number of textures, and ofsegmented real images, random mosaics texture images, area ofroofs and ground images, and to distinguish objects frombackground.

تقسیم الصورة عملیة مهمة جدا في العدید من تطبیقات تحلیل الصور ورؤیةالحاسبة. في هذه البحث تم اقتراح طریقةِ تقسیمِ نسیج الصورةِ باستخدام مرشِح غابورمرشح غابور أستخدم .◌ْk-mean ,ومرشِح انتشار أنیزوتروبیك ،و خوارزمیةً العنقدةكمرشح متعدد القنوات لتحلیل النسیج في الصورة. عملیة استخلاص وتحسین خصائصk- النسیج تم باستخدام مرشِح انتشار أنیزوتروبیك. ثم تم استخدام خوارزمیة العنقدةلتجمیع نقاط الصورة إلى عناقید تمثل مناطق النسیج في الصورة. mean.UMA نوعیة التجزئة باستخدام هذه الطریقةِ تم تقیُیّمه باستخدام مقیاس الدقةالتجاربُ ترینا أن انجاز هذه الطریقة فعال وأنها أعطت نتائج تقسیمُ دقیقةُ وأفضل مقارنةمن ناحیة نوعیة التجزئة، عدد م ا رت التنفیذ، زمن التنفیذ والقدرة على Seo مع طریقةتجزئة عدد كبیر من الأنسجة وتجزئة صورة حقیقیة، صور الفسیفساء، صور المناطقالسقوفِ والصورِ الأرضیةِ، ولتَمییز الأجسامِ مِنْ الخلفیةِ.


Article
High Performance Colored Image Segmentation System Based on Neural Network
منظومة عالية الاداء مبنية على الشبكات العصبية لتقطيع صورة ملونة

Author: Shefa A. Dawwd شفاء عبدالرحمن داؤد
Journal: AL Rafdain Engineering Journal مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2009 Volume: 17 Issue: 2 Pages: 1-11
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

Abstractimage segmentation is often the most time-consuming part of image processing systems. Traditionally, systems employing real-time color-based segmentation are either implemented in hardware, or in very specific software systems. This paper describes an FPGA implementation of a skin color segmentation based on a neural network. The proposed segmentation approach is an essential stage for face detection. The system uses a multilayer feedforward neural architecture with three-inputs, one hidden layer, two output neurons and a pipelined saturating linear activation function to simplify the FPGA hardware implementation. The system was tested by using different colored face images for face segmentation problem and its performance was compared with the results obtained using advanced software system designed specifically for face segmentation. A comparable performance was achieved and a speed up of (64583) was estimated compared to a Pentium 4, 2.4 GHz general purpose sequential computer and when it is compared to reduced instruction set computer IBM RISC 350 station, it was (407).Keywords: Neural network implementation, image Segmentation, FPGA based systems

الخلاصةتعتبر خوارزميات تقطيع الصور من الخوارزميات الاكثر استهلاكا للزمن ضمن خوارزميات معالجة الصور. عادة ما يتم تنفيذ منظومات الزمن الحقيقي لتقطيع الصور الملونة بأستخدام كيان مادي او بأستخدام كيانات برمجية عالية التخصيص. في هذا البحث تم تنفيذ نظام مادي مبني على استخدام الشبكات العصبية لتقطيع الاجزاء المحتواة على لون الجلد بأستخدام مصفوفة البوابات المبرمجة حقليا. تعتبر عملية التقطيع المقترحة مرحلة اساسية تستخدمها منظومات كشف الوجوه. تستخدم المنظومة المقترحة في هذا البحث معمارية عصبية متعددة الطبقات ذات ثلاثة ادخالات وطبقة مخفية واحدة وخليتين عصبيتين في طبقة الاخراج مع دالة تفعيل خطية مشبعة ذات تقنية انبوبية وذلك لتسهيل التنفيذ المادي المطبق على مصفوفة البوابات المبرمجة حقليا. تم فحص النظام اعتمادا على صور ملونة متعددة تحتوي على عدة صور وجوه وذلك لتقطيع الوجوه الموجودة في هذه الصور. تم مقارنة انجاز المنظومة من خلال النتائج المستحصلة باسنخدام كيان برمجي متخصص في هذا المجال منفذ على حاسبة تسلسلية ذات استخدام عام نوع Pentium 4, 2.4 GHz والحصول على تسارع مقداره 64583 وعند مقارنة النظام مع حاسبة الايعازات المختزلة ذات الاستخدامات الخاصة نوع IBM RISC 350 تم الحصول على تسارع مقداره 407.


Article
New Three Methods for Improving Initialization of k-Means Clustering

Author: Abbas H. Hassin Alasadi* , Moslem Mohsinn Khudhair
Journal: basrah journal of science البصرة للعلوم ISSN: 18140343 Year: 2013 Volume: 31 Issue: 2A Computer conference Pages: 73-85
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

The traditional k-means algorithm is a classical clustering method which widely used in variant application such as image processing, computer vision, pattern recognition and machine learning. It is known that, the final result depends on the initial starting points. Generally, initial cluster centers are selected randomly, so the algorithm could not lead to the unique result. In this paper, we present a new algorithm which includes three methods to compute initial centers for k-means clustering. First one is called geometric method which depends on equal areas of distribution. The second is called block method which segments the image into uniform areas. The last method called hybrid which combined between first and second methods. The experimental results appeared quite satisfactory.


Article
CT Image Segmentation Based on clustering Methods

Authors: Asmaa A. Ajwad اسماء جواد --- Rand K. Mohammed رند محمد
Journal: Journal of the Faculty of Medicine مجلة كلية الطب ISSN: 00419419 Year: 2010 Volume: 52 Issue: 2 Pages: 234-238
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Background: image processing of medical images is major method to increase reliability of cancer diagnosis.Methods: The proposed system proceeded into two stages: First, enhancement stage which was performed using of median filter to reduce the noise and artifacts that present in a CT image of a human lung with a cancer, Second: implementation of k-means clustering algorithm.Results: the result image of k-means algorithm compared with the image resulted from implementation of fuzzy c-means (FCM) algorithm. Conclusion: We found that the time required for k-means algorithm implementation is less than that of FCM algorithm.MATLAB package (version 7.3) was used in writing the programming code of our work.Keywords: CT, Image Segmentation, k-mean Clustering, Median Filtering

Listing 1 - 10 of 31 << page
of 4
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (31)


Language

English (27)

Arabic and English (4)


Year
From To Submit

2019 (3)

2018 (4)

2017 (1)

2015 (7)

2014 (5)

More...