Boosting Marine Predators Algorithm by Salp Swarm Algorithm for Multilevel Thresholding Image Segmentation
| العنوان بلغة أخرى: |
تعزيز خوارزمية المفترسات البحرية بواسطة خوارزمية سرب سالب لتجزئة صورة عتبة متعددة المستويات |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | العقابي، ندى خليل كريم (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | أبو عقيلة، ليث (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2021
|
| موقع: | عمان |
| الصفحات: | 1 - 92 |
| رقم MD: | 1257487 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة عمان العربية |
| الكلية: | كلية العلوم الحاسوبية والمعلوماتية |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
1
| المستخلص: |
يعتبر تصنيف البكسل من العوامل المهمة في معالجة الصور الرقمية التي تعتمد على مستوى الكثافة، ويستخدم لتحديد عتبة تجزئة الصورة المثلى في السنوات الأخيرة. تم تحديد العتبة المثلى باهتمام كبير نظرا لتطبيقاتها العديدة. هناك العديد من الطرق المستخدمة للعثور على العتبة المثلى، بما في ذلك طرق Otsu و Kapur وهي طرق مناسبة وسهلة التنفيذ في تحديد عتبة واحدة أو ما يسمى بثنائية المستوي. عند تمديد عدد المستويات إلى ابعد من ذلك، ستكون هناك بعض المشاكل، منها استغراق وقت طويل وتكلفة حسابية عالية بالإضافة إلى التحسين المطلوب في دقتها، لتجنب هذه المشاكل وتحديد عتبة تجزئة الصورة متعددة المستويات المثلى. اقترحنا خوارزمية هجينة لكل من خوارزمية المفترسات البحرية (MPA) مع خوارزمية Salp Swarm (SSA) لتحديد تجزئة الصورة المثلى المتعددة المستويات، تسمى (MPASSA). يتم تمثيل الحلول التي تم الحصول عليها من الطريقة المقترحة باستخدام الرسم البياني للصورة. تم استخدام العديد من مقاييس التقييم القياسية، مثل الدقة، واستهلاك الوقت، ونسبة ذروة الإشارة إلى الضوضاء، ومؤشر التشابه الهيكلي، وما إلى ذلك لتقييم فعالية طريقة التجزئة المقترحة كما تم استخدام عدة صور معيارية للتحقق من أداء الخوارزمية المقترحة (MPASSA). أظهرت النتائج أن MPASSA المقترحة حصلت على نتائج أفضل من خوارزميات التحسين الأخرى المعروفة والمنشورة في الأدبيات. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Multilevel Thresholding of Image Segmentation Using Reptile Search Algorithm Optimized by Salp Swarm Algorithm: Case Study of COVID-19
بواسطة: حبش، محمود سامي محمود منشور: (2022) -
The Arithmetic Optimization Algorithm for Multilevel Thresholding Image Segmentation: A Case Study of Chest X-Ray Images for COVID-19 Cases
بواسطة: جاسم، سيف توفيق منشور: (2021) -
Multilevel Thresholding Satellite Image Segmentation Using Aquila Optimizer Algorithm
بواسطة: Hassan, Osama Mahmood منشور: (2022) -
Feature Selection Problems Based on Marine Predators Algorithm
بواسطة: البشكمي، دانيا فراس رويلي منشور: (2021) -
Self Adaptive Dragonfly Based Optimal Thresholding For Multilevel Segmentation Of Digital Images
بواسطة: Sambandam, Rakoth Kandan منشور: (2018)
