research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
Texture Image Segmentation Using Gabor Filter and Anisotropic Diffusion Filter
تقسیمِ نسیج الصورةِ باستخدام مرشِح غابور ومرشِح انتشار أنیزوتروبیك

Author: Zainab M. Hussain زینب محمد حسین
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2010 Issue: 13 Pages: 21-39
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

Image segmentation is very important task in many imageanalysis or computer vision applications. In this paper a textureimage segmentation method using Gabor filter, anisotropic filter,and k-mean clustering algorithm was proposed. The Gabor filterwas used as a multi-channels filter to analyze the texture in theimage. The extraction and enhancement of the texture featuresobtained using anisotropic diffusion filter. Then the k-meanalgorithm used to cluster pixels into number of clustersrepresenting the texture regions. The quality of segmentationusing this method was evaluated using Ultimate MeasurementAccuracy (UMA) metric. The experiments show that theperformance of this method is effective, accurate and gives betterresults as compared with the Seo method from the view of qualityof segmentation, the number of run times, the execution time andthe capability of separating a large number of textures, and ofsegmented real images, random mosaics texture images, area ofroofs and ground images, and to distinguish objects frombackground.

تقسیم الصورة عملیة مهمة جدا في العدید من تطبیقات تحلیل الصور ورؤیةالحاسبة. في هذه البحث تم اقتراح طریقةِ تقسیمِ نسیج الصورةِ باستخدام مرشِح غابورمرشح غابور أستخدم .◌ْk-mean ,ومرشِح انتشار أنیزوتروبیك ،و خوارزمیةً العنقدةكمرشح متعدد القنوات لتحلیل النسیج في الصورة. عملیة استخلاص وتحسین خصائصk- النسیج تم باستخدام مرشِح انتشار أنیزوتروبیك. ثم تم استخدام خوارزمیة العنقدةلتجمیع نقاط الصورة إلى عناقید تمثل مناطق النسیج في الصورة. mean.UMA نوعیة التجزئة باستخدام هذه الطریقةِ تم تقیُیّمه باستخدام مقیاس الدقةالتجاربُ ترینا أن انجاز هذه الطریقة فعال وأنها أعطت نتائج تقسیمُ دقیقةُ وأفضل مقارنةمن ناحیة نوعیة التجزئة، عدد م ا رت التنفیذ، زمن التنفیذ والقدرة على Seo مع طریقةتجزئة عدد كبیر من الأنسجة وتجزئة صورة حقیقیة، صور الفسیفساء، صور المناطقالسقوفِ والصورِ الأرضیةِ، ولتَمییز الأجسامِ مِنْ الخلفیةِ.


Article
CT Image Segmentation Based on clustering Methods

Authors: Asmaa A. Ajwad اسماء جواد --- Rand K. Mohammed رند محمد
Journal: Journal of the Faculty of Medicine مجلة كلية الطب ISSN: 00419419 Year: 2010 Volume: 52 Issue: 2 Pages: 234-238
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Background: image processing of medical images is major method to increase reliability of cancer diagnosis.Methods: The proposed system proceeded into two stages: First, enhancement stage which was performed using of median filter to reduce the noise and artifacts that present in a CT image of a human lung with a cancer, Second: implementation of k-means clustering algorithm.Results: the result image of k-means algorithm compared with the image resulted from implementation of fuzzy c-means (FCM) algorithm. Conclusion: We found that the time required for k-means algorithm implementation is less than that of FCM algorithm.MATLAB package (version 7.3) was used in writing the programming code of our work.Keywords: CT, Image Segmentation, k-mean Clustering, Median Filtering


Article
Comparison Between fuzzy C-Means Clustering (FCM) and geometrically guided condition Fuzzy C-Means clustering (ggc FCM)
مقارنة بين وسائل تجميع C-غامض (FCM) وحالة غامضة موجهة هندسيا المجموعات C-يعني (GGC FCM

Author: ZAKI .S. TOWFIK
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2010 Volume: 6 Issue: 2 Pages: 32-49
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

This paper compare between the traditional fuzzy C-Means clustering FCM and aproposed technique approach to geometrically guided fuzzy clustering. A modified fuzzy CMeansclustering (FCM), is extended to incorporate a priori geometrical information from spatialdomain in order to improve image segmentation. This leads to a new algorithm where the clusterguidance is determined by the membership values on neighboring pixels. The algorithm of FCMis tested on synthetic and real image to demonstrate the improved image segmentation comparedto traditional FCM.

المقارنة بين تَجَمُّع التضبيب بواسطة الوسيط C مع التَجَمُّع التضبيب الهندسي الموجه المشرط بواسطة الوسيط C يتم في هذا البحث المقارنة بين تَجَمُّع التضبيب بواسطة الوسيط C (التقليدي) و مع نظرة تقنية مقترحة إلى التَجَمُّع التضبيب الهندسي الموجه المشرط بواسطة الوسيط C. أي ان التجمّعُ التضبيب بواسطة الوسيط C يمكن تطويره ليشمل عملية دمج معلوماتَ هندسيةَ أولية. ضمن المجالِ المكانيِ ليقوم بعملية تُحسّينَ تجزئية الصورةِ. هذا يُؤدّي إلى خوارزمية جديدة بدلا من خوارزمية تَجَمُّع التضبيب بواسطة الوسيط C (التقليدي) يعمل على التوجيه بتحديد المعلومات على شكل عنقودي بواسطة قيم العضويةَ لنقاطِ الشاشة المتجاورة. إنّ خوارزميةَ تَجَمُّع التضبيب الهندسي الموجه المشرط بواسطة الوسيط C تم اختيارهاُ على الصورةِ الصناعيةِ و الصورة الحقيقيةِ لعَرْض تجزئة الصورةِ المُحسَّنِة بالمقارنة مع تَجَمُّع التضبيب بواسطة الوسيط تقليدي.

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (3)


Year
From To Submit

2010 (3)