@Article{, title={TEXTURE CLASSIFICATION BASED ON FUZZY LOGIC}, author={Rukaya A. Abd Al-Jabar and Loay E. George and Sawsan K. Thamer}, journal={Journal Of AL-Turath University College مجلة كلية التراث الجامعة}, volume={}, number={10}, pages={334-366}, year={2011}, abstract={The classification process is an important task in many application of computer image analysis for classifying images based on color or texture low-level features. In this work, a texture classification system is presented which supports querying with respect to texture low-level feature. The fundamental idea is to generate automatically image description by analyzing the image content. The underlying techniques are based on the Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) and Gray-Level Run Length Matrix (GLRLM) as statistical approaches to texture analysis. These two techniques are applied in separated manner. Each class is represented by features vector(s) in the features space and stored in a file. Then, a selection to the best set of features is done using fuzzy concepts (triangular membership functions or trapezoidal membership functions). Given the query image, the system first extracts its features vector, and then compares the selected features with those stored in the file to find the nearest class using fuzzy concept. During the evaluation process, it was found that; the best results are obtained from combination among features which in turn achieve higher selection rate for features as well as for whole system (gets selection rate nearly 90% for combination among four features and 60% without combination)..

تصنيف التركيب النسيجي بالاعتماد على القاعدة المضببةتعتبر عملية التصنيف واحدة من أهم العمليات في العديد من تطبيقات الحاسوب لغرض تصنيف الصور بالنسبة الى الصفات المنخفضة المستوى كاللون أوالتركيب النسيجي للصورة. في هذا العمل يتم عرض نظام التصنيف الذي يدعم الاستفسار بالنسبة إلى خصائص التركيب النسيجي. تتلخص الفكرة الأساسية للعمل في توليد ميزات الصورة أوتوماتيكيا عن طريق تحليل محتوياتها. تعتمد التقنيات المضمنة على اتخاذ مصفوفة الظهور المتلازم للألوان الرمادية و مصفوفة طول السلسلة للألوان الرمادية كوسائل إحصائية لتحليل التركيب النسيجي. و قد طبقت هذه الأساليب بحالات منفردة. يتمثل كل صنف بواسطة متجه أو(مجموعة متجهات(في فضاء الصفات و تخزن بملف. لاحقا يتم اختيار أفضل مجموعة من المتجهات للصورة باستعمال مفاهيم مضببة (وظائف عضوية مثلثية او وظائف عضوية رباعية).عند الاستعلام عن الصورة, يتم استخلاص متجه الصفات لهذه الصورة و من ثم مقارنة المتجهات المختارة المخزونة في الملف لايجاد اقرب صنف باستعمال القواعد المضببة.خلال عملية التقييم وجد أن افضل النتائج نحصل عليها من الجمع بين الميزاتِ و الذي يحقق نسب اعلى لإختيارِ الميزاتِ بالإضافة إلى النظام ككل )تُصبح نسب الاختيار تقريبا%90 عند تجميع بين أربع ميزاتِ و 60 % بدون تجميع).} }