| LEADER |
05062nam a22001937a 4500 |
| 001 |
1374687 |
| 044 |
|
|
|b السودان
|
| 100 |
|
|
|9 266697
|a عبدالله، خالد حامد بلال
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a استعادة الصورة الرقمية باستخدام الشبكات العصبية
|
| 260 |
|
|
|b جامعة أم درمان الإسلامية - كلية التربية
|c 2009
|g يونيو
|
| 300 |
|
|
|a 141 - 160
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|
| 520 |
|
|
|a الهدف من هذا البحث هو استخدام الشبكات العصبية والاصطناعية خاصة نموذج الشبكات العصبية ذات الارتداد العام من لاستعادة الصورة الرقمية. وإيجاد فرص التكامل ما بين نظم معالجة الصورة الرقمية والشبكات العصبية الاصطناعي. اعتمدت منهجية هذه الدراسة على تدريب نموذج الارتداد العام للشبكات العصبية الاصطناعية لغرض استعادة الصورة الرقمية بعينات استنبطت من معطيات الرصد الأمريكي لاندسات- 7 إلى تمثل ثلاث طبقات في الجزء المرئي وثلاثة أطياف أخرى في الجزء الحراري من مجال الطيف الكهرومغناطيسى. تم استخدام الطرق التقليدية لمعالجة الصور الرقمية الخاصة بعملية الاستعادة لإعداد عينات التدريب التي تمثل صورة خام (مدخلات) وصورة مقابلة محسنة (مخرج) لغرض تقييم جدوى نموذج ثم تطبيق على عينات اختبار جديدة. في مرحلة تدريب النموذج بعينات تدريب ناتجة من الحزمتين (5، 2) مع ناتج تطبيق عملية الإزاحة ثم اختبار النموذج مع كل من الحزم (7، 4، 3، 1) للحصول على صورة مصححة. ومن ثم تتم المقارنه بين الصورة التي تم الحصول عليها من الشبكة كمخرج مع التي تحصلنا عليها بعملية الازاحة والتمديد بحيث تسند المقارنه على التحليل الإحصائي والرياضي. إن نموذج الشبكات العصية ذات الارتداد العام استطاع معالجة وتميز عينات الاختبار (عدد 1089 عينه) بمقدار خطاء بلغ 0,6+ الجدير بالذكر إن النموذج استطاع التعرف على كافة العينات التي اشتملت عليها مرحلة التدريب بمقدار خطاء صغير الأمر الذي يشير إلى ان عينات التدريب كانت جيدة وتمثل مشكلة البحث بقدر مقبول.
|b The research is conducted on using the artificial neural networks specifically the neural networks with general feedback by utilizing the digital image as well as finding out the integration opportunities between the systems used in the treatment of digital image and artificial neural networks The methodology used in this study is dependent on the artificial neural networks general feedback model training with the purpose of digital image restoration. The samples have been derived from the provisions of the American tracking Program-Landsat-7 which represent three strata in the visible portion and three other spectrums in the heat portion of the electromagnetic spectrum field. \ Traditional methods have been used in the treatment of the digital images restoration in order to prepare samples for training (input) against an improved image (output) to assess the feasibility of the model and ultimately the application to new test samples during the model training with samples obtained by the two packages (2, 5) with the application yield of the shift process in addition to testing the model against all the packages (1, 3, 4, 7) in order to get the proper image. \ Comparison has eventually been made between the image obtained from the network as an output with the image obtained from the shift and dilatation to support the comparison with mathematical and statistical analysis. \ The model of neural networks with general feedback is capable of the treatment of the samples under test (1089 sample) with a degree of error that amounts to +0.6. It is also worthwhile to mention that the model is capable of identifying all the samples included in the training stage with a meagre degree of error and that indicates that the training samples were good and have satisfactorily represented the research problem.
|
| 653 |
|
|
|a الأقمار الصناعية
|a الذكاء الاصطناعي
|a الشبكات العصبية
|a الصور الرقمية
|a التحليل الإحصائي
|a معالجة الصور
|
| 773 |
|
|
|c 005
|l 006
|m ع 6
|o 1237
|s مجلة العلوم التربوية
|t Journal of Educational Sciences
|v 000
|
| 856 |
|
|
|u 1237-000-006-005.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q y
|
| 995 |
|
|
|a EduSearch
|
| 999 |
|
|
|c 496589
|d 496589
|
