@Article{, title={A Statistical Identification Model (SIM) For Textural Images}, author={Ali Abdulmunim Ibrahim}, journal={Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم}, volume={17}, number={2}, pages={227-234}, year={2014}, abstract={The extraction of Textural Images Properties and its Identification relative to one of textural Images groups was and still the main concern for many researchers and studies in many application fields that because of the wide applicability for such kind of studies on many applications. This research came for building a application model to determine Identification textural pieces to belong to one of proposed textural groups or not belong to any textural Images in the Experiment based on statistical model parameters for determine the range of convergence or divergence for each texture thoughtful, also research included percentages to the range of determining to belong to random piece textural to one of the textural images of the study. Discrimination process depend on the parameters of the proposed model. Experimental data representation as (24) textural images divided into (3) main groups. Experimental results showing the ability of textural features for identify and discriminate of textural part to belong to main textural images with difference identification ratio depending on (textural kinds , textural features). The proposed model can be adopted for many images application such as (MRI, Remote Sensing).

ان استخلاص خصائص النسيج الصوري وتحديد عائديته الى واحدة من مجموعة انسجة صوريه كان ومايزال الشغل الشاغل للكثير من الدراسات والبحوث، وبسبب الامكانية العالية لاستخدام هذا النوع من التجارب على العديد من التطبيقات تم استخدامه في مجالات تطبيقية مختلفة. لقد جاء هذا البحث كمحاولة لبناء نموذج تطبيقي لتحديد عائدية قطعه من نسيج صوري لتكون عائدة الى واحد من مجموعه انسجه صورية او ان لا تعود الى اي نسيج صوري ضمن البحث وذلك بالاعتماد على معلمات نموذج احصائي يحدد مدى التقارب او التباعد لكل نسيج صوري مدروس، كما وتضمن البحث النسب المئوية لمدى تحديد عائدية قطع نسيجية عشوائية الى واحد من انسجة الدراسة. اظهرت النتائج قدرة الخصائص الصورية المستخدمة في البحث على تعريف وتمييز قطع النسيج وتحديد عائديتها وبنسب تمييز مختلفة وحسب (نوع النسيج الصوري) و (موقع القطعة النسيجية المأخوذة ضمن النسيج الكلي). ويمكن الاستفادة من نتائج البحث في بناء نماذج لاستخلاص خصائص الانسجه للعديد من الصور من بينها صور التحسس النائي والصور الطبية.} }