ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Using Exponential Fitting Func...>مارك

Using Exponential Fitting Function for Color Using Exponential Fitting Function for Color Digital Image Edges Detection Digital Image Edges Detection

المصدر: مجلة كلية التربية
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: Al Chalabi, Sabah Taufik A. (Author)
مؤلفين آخرين: Al Zuk, Ali Abid D. (Co-Author) , Al Quraishi, Ahmed Assal G. (Co-Author)
المجلد/العدد: ع 1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2007
الصفحات: 113 - 131
ISSN: 1812-0380
رقم MD: 424594
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
الرياضيات | الخوارزميات | الصور الملونة | الصور المتجانسة
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
LEADER 04095nam a22002297a 4500
001 1073635
041 |a eng 
044 |b العراق 
100 |9 10482  |a Al Chalabi, Sabah Taufik A.  |e Author 
245 |a Using Exponential Fitting Function for Color Using Exponential Fitting Function for Color Digital Image Edges Detection Digital Image Edges Detection  
260 |b الجامعة المستنصرية - كلية التربية  |c 2007 
300 |a 113 - 131  
336 |a بحوث ومقالات 
520 |a إن العلاقة بين قيم عناصر الصورة الموضعية في المناطق المتجانسة والمرتبة ترتيبا تصاعديا أو تنازليا مع تسلسلاتها تقترب من الصيغة الأسية. لذا تم اعتماد هذه السمة في تمييز المناطق الحافية عن المتجانسة حيث اعتمدت خوارزمية المربعات الصغرى لتقريب بيانات الصورة إلى الصيغة الأسية. ومن ثم حساب مجموع الفروق بين القيم الفعلية (y(x والقيم التقريبية (Y(x من الصيغة المذكورة. حيث أن الفروق الصغيرة تتحقق في مناطق الصورة المتجانسة حيث تقترب قيم (y(x من قيم (Y(x أما الفروق الكبيرة فأنها تتحقق في المناطق غير المتجانسة (المناطق الحافية). وهنا يمكن اعتماد هذه الفروق في تمييز الحافات. ولقد اعتمدنا هذه الخوارزمية في تحديد الحافات في الصورة الملونة بعد تحليلها إلى حزمها (الحمراء والخضراء والزرقاء والأضاءة). ثم تطبيق خوارزمية التقريب لكل حزمة ثم حساب الفروق لكل حزمة وحساب قيمة المعدل للفروق الأربعة لغرض مقارنة قيمة المعدل مع العتبة لتحديد فيما أذا كان عنصر النافذة المركزي يحتل حافة أم لا. أن النتائج لهذه الخوارزمية تميزت عن الطرق السابقة في حساب الحافات للصورة الملونة وأعطت الدقة من خلال إيجاد حافات وحدود نحيفة جيدة.  |b The relationship of the local image elements in homogeneous regions of the image, approaches to the exponential distribution when we systemize these elements by increasing or decreasing manner. Therefore, we depended this property for recognition of the edge regions from homogeneous regions, this done via using least square algorithm to fit image data. Then calculate summation of the differences between the real values y(x) and the approximated values Y(x) from the exponential function. Where the small differences are verified in the homogeneous regions of the image where the values of y(x) approach from Y(x) values, while the high differences are verified in the non-homogeneous regions (edge regions). Here we can depend on these differences in the edges recognition. We depend this algorithm to detect the edges for the color image after analysis it to its bands (Red, Green, Blue, and Luminosity). Then apply fitting algorithm for each band then calculate the differences to each band and determine the mean value for the four differences in order to compare it with the threshold to determine the center element of the mask as an edge or not. The result of this algorithm produced accurate and good edges for different color images. 
653 |a الرياضيات   |a الخوارزميات   |a الصور الملونة   |a الصور المتجانسة  
700 |9 20741  |a Al Zuk, Ali Abid D.  |e Co-Author 
700 |9 435423  |a Al Quraishi, Ahmed Assal G.  |e Co-Author 
773 |4 التربية والتعليم  |6 Education & Educational Research  |c 004  |l 001  |m ع 1  |o 1151  |s مجلة كلية التربية  |t Journal of Faculty of Education  |v 007  |x 1812-0380 
856 |u 1151-007-001-004.pdf 
930 |d n  |p y 
995 |a EduSearch 
999 |c 424594  |d 424594 

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.