ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







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)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Al-Okbi, Nada Khalil Kareem
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:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

1

حفظ في:
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