ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Depth Image Extraction using Adaptive K-Means Clustering Algorithm

العنوان بلغة أخرى: استخلاص عمق الصورة باستخدام خوارزمية ADAPTIVE K MEANS
المصدر: مجلة كلية المأمون
الناشر: كلية المأمون الجامعة
المؤلف الرئيسي: عبدالله، حسنين سمير (مؤلف)
مؤلفين آخرين: أحمد، سناء شهاب (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع32
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2018
الصفحات: 290 - 303
DOI: 10.36458/1253-000-032-013
ISSN: 1992-4453
رقم MD: 967172
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: HumanIndex, EcoLink, IslamicInfo
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
Stereoscopic Images | SAD | GRAD | Depth Map | Disparity Map
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: إن هذا العمل يمثل خوارزمية مقترحة إلى استخلاص عمق الصورة بالنسبة للصور Stereoscopic اعتمادا على تقطيع النقاط المضيئة باستخدام خوارزمية Adaptive K- Means. حيث تم إيجاد خريطة التباين لتقطيع النقاط المضيئة وتحسين هذه القطع باستخدام morphological filter وتحليل المكونات المترابطة. حيث أثبتت النتائج باستخدام Middlebury Dataset أن الخوارزمية المستخدمة تعطي نتائج جيدة بمصطلح العمق الدقيق للصورة والوقت المستغرق للتنفيذ مقارنة مع طريقة SAD التقليدية وطريقة SAD with GRAD algorithm.

This work presents a proposed approach to extract depth map of stereoscopic images depended on segmentation of lightness values of pixels ‘L’ using adaptive K-Means cluster. The proposed approach finds the disparity map of segmentation lightness pixels and refines those segment by using morphological filtering and connected components analysis. Experimental results from Middlebury dataset show that the proposed approach performs good results in term of accurate depth and time consuming compared with classical Sum of Absolute Difference (SAD) approach and SAD with Gradient Difference (GRAD) algorithm.

ISSN: 1992-4453

عناصر مشابهة