ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Assessing Clutter Reduction in Parallel Coordinates Using Image Processing Techniques

العنوان بلغة أخرى: تقييم طرق تقليل الفوضى في الأحداث المتوازية باستخدام تقنيات معالجة الصور
المؤلف الرئيسي: Alhamaydh, Heba Mousa (Author)
مؤلفين آخرين: Almasaeid, Hisham M. (Advisor), Alzoubi, Hussein (Advisor)
التاريخ الميلادي: 2017
موقع: إربد
الصفحات: 1 - 71
رقم MD: 871233
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة اليرموك
الكلية: كلية الدراسات العليا
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

5

حفظ في:
المستخلص: في السنوات الأخيرة قد ظهر تصور المعلومات في مجال البحوث الهامة للبيانات متعددة الأبعاد وتحليل العلاقات المتبادلة. الإحداثيات المتوازية (PC) هي واحدة من التقنيات الشائعة للبيانات عالية الأبعاد البصرية. وهناك مشكلة مع تقنية الإحداثيات المتوازية هي أنه يعاني من الازدحام والفوضى الذي يخفي البيانات الهامة ويعتم المعلومات في البيانات. وقد أجريت أبحاث سابقة للحد من الفوضى دون التقليل من محتوى البيانات. في هذه الأطروحة، نحن نقدم تقنيات معالجة الصور كنهج جديد لتقييم أداء الحد من الفوضى في الإحداثيات المتوازية. النهج المقترح لدينا يعمل على صور الإحداثيات المتوازية. نحن نستخدم تحليل الرسم البياني كمقياس أول، حيث يتم حساب ومقارنة السمة المتوسطة للرسوم البيانية لكل الاحتمالات الممكنة لترتيب الإحداثيات المتوازية. المقياس المقترح الثاني هو استخراج سمة التباين من بنية صور الإحداثيات المتوازية بالاعتماد على مصفوفات توارد المستوى الرمادي (GLCM). وتستخدم هذه السمات من أجل العثور على أفضل صورة للإحداثيات المتوازية التي لديها تصور جيد. إن تبادل ترتيب الإحداثيات المتوازية في الصورة مقرر بالاعتماد على نتائج المقاييس المقترحة، التي تؤدي إلى نتائج أكثر وضوحا كما أنه يقلل من الفوضى البصرية. ونتيجة لذلك، أظهر النهج المقترح لدينا تقييم للحد من الفوضى في صور الإحداثيات المتوازية وأثبتت فعالية هذه الطريقة لمحتوى مرئي أفضل في تصور الإحداثيات المتوازية. وأظهرت النتائج أن أفضل صورة إحداثيات متوازية هي التي لديها أصغر قيمة متوسطة من الرسم البياني، وأكبر قيمة لسمة التباين من البنية.

عناصر مشابهة