ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







المعالجة الرقمية لتحسين وضوح صور الخرائط التاريخية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي

العنوان بلغة أخرى: Digital Processing to Improve the Clarity of Historical Map Images Using Artificial Intelligence Techniques
المصدر: مجلة الآداب
الناشر: جامعة بغداد - كلية الآداب
المؤلف الرئيسي: دريم، عبدالله بن محمد حسين (مؤلف)
مؤلفين آخرين: حافظ، محمد السيد (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع141
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2022
التاريخ الهجري: 1443
الشهر: حزيران
الصفحات: 289 - 316
ISSN: 1994-473X
رقم MD: 1302906
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: AraBase, HumanIndex
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
الخرائط التاريخية | المعالجة الرقمية للصور | الذكاء الاصطناعي | دقة الوضوح الميثالية | Historical Maps | Digital Image Processing | Artificial Intelligence | Perfect Resolution
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

53

حفظ في:
المستخلص: تعد معالجة البيانات وتجهيزها من أهم الخطوات التي تسبق أي عملية تحليلية، ولأهمية هذا الموضوع المتعلق بدراسة الخرائط التاريخية والمعوقات التي قد تطرأ عند دراسة صور الخرائط التاريخية كان لابد من عرض هذه الصعوبات وإيجاد الحلول لاستكمال عمليات التحاليل اللاحقة للوصول إلى نتائج أكثر دقة، ففي كثير من الأحيان لا يمكن الحصول على النسخ الأصلية للخرائط التاريخية لدراستها لاسيما في العالم العربي، لكنها تتوافر في العديد من الموقع العالمية التي تتيح عملية تحميلها بدقة معينة قد لا تكون مناسبة لعمل بعض التحليلات المختصة بالخرائط التاريخية. تبرز أهمية هذه الدراسة في تحسين وضوح وجودة صور الخرائط التاريخية الرقمية المستوردة من المواقع الإلكترونية الموثوقة، للوصول إلى الوضوح والجودة المثالية لعمل التحليلات ذات العلاقة بالخرائط التاريخية لاسيما في مجال تقييم دقتها الهندسية بعد إدخالها في بيئات برمجية مختصة. سعت الدراسة إلى الاستفادة من برمجيات الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) العامة لمعالجة صور الخرائط التاريخية المدروسة بهدف زيادة وضوح صور الخرائط عبر برنامج (Gigapixel AI) الخاص بمضاعفة أعداد بيكسلات الصورة فضلا عن تحسن جودتها باستخدام برنامج (Sharpen AI). خلصت الدراسة إلى أهمية استخدام برمجيات الذكاء الاصطناعي في زيادة وضوح الصور وتحسن جودتها، وأن تلك التقنية فعالة للتعامل مع العديد من الخرائط التاريخية الرقمية المحملة من الشبكة العنكبوتية، كما توصلت الدراسة إلى أن الدقة المثالية لوضوح صور الخرائط التاريخية لغرض تحليلها تقع ما بين 5000-8000 بيكسل في البوصة.

Data processing and preparation are among the most important steps that precede any analytical process, and due to the importance of this topic related to the study of historical maps and the obstacles that may arise when studying images of historical maps, it was necessary to present these difficulties and find solutions to complete the subsequent analyzes to reach more accurate results. In most cases, it is not possible to obtain the original copies of historical maps for study, especially in the Arab world, but they are available on many international sites, which allow the process of downloading them with a certain accuracy that may not be suitable for the work of some analyzes related to historical maps. This study highlights the importance of improving the clarity and quality of digital historical map images imported from trusted websites, to reach clarity and ideal quality for making analyzes related to historical maps, especially in the field of evaluating their engineering accuracy after being inserted into specialized software environments. The study sought to take advantage of the general Artificial Intelligence software to process the images of the studied historical maps in order to increase the clarity of the map images through the Gigapixel AI program for doubling the number of image pixels in addition to improving its quality using the Sharpen AI program. The study concluded the importance of using artificial intelligence software to increase the clarity of images and improve their quality, and that this technique is effective for dealing with many digital historical maps downloaded from the World Wide Web, The study also found that the ideal resolution for the clarity of historical map images for the purpose of analysis lies between 5000-8000 pixels per inch.

ISSN: 1994-473X