research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Image Integration Based Ant Colony System for Multiband Satellite Image Classification

Author: Laith Abdul Aziz Al-Ani
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2013 Volume: 16 Issue: 2 Pages: 129-139
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

The motivation we address in this paper is to find out a generic method used to classify conceptual satellite image taken in multiband imagery. Predefined training image with different imagery bands is considered to test the proposed classification method. The Korhunen-Loeve (KL) transform is first employed to create newly integrated image with dense information and best contrast due to the information of all used bands are concentrated in one integral image. Then, the integrated image is partitioned into variable sized blocks using hybrid horizontal-vertical (HHV) partitioning method. The size of blocks is determined automatically according to the spectral uniformity measurements. Later, ant colony optimization (ACO) is used to find out the optimal number of classes that may exist in the image, and then classify the image in terms of the discovered classes. It was found that the obtained classification results by ACO are in a good agreement with the actual training data, which ensure the success of the proposed method and the effective performance of the classification.

هدف هذا البحث هو ايجاد طريقة عامة لتصنيف صور الاقمار الصناعية مصورة بحزم متعددة ذات مفاهيم تعبيرية مختلفة. ولذلك تم استخدام صورة اقمار صناعية مأخوذة بحزم مختلفة ذات مناطق تجريبية معرًفة لأختبار طريقة التصنيف المقترحة. استُخدم تحويل KL اولاُ لصناعة صورة جديدة متكاملة بمعلومات كثيفة وتباين افضل وذلك بتجميع معلومات كل الحزم في الصورة المتكاملة . تم تجزئة الصورة المتكاملة الى اجزاء متغيرة الحجم بأستخدام طريقة التجزئة الافقية-العمودية الهجينة (HHV). ان حجم جزء الصورة يحدد ذاتياُ طبقاُ الى مقاييس الانتظامية الطيفية. بعد ذلك اٌستخدمت خوارزمية مستعمرة النمل (ACO) لايجاد عدد الاصناف الامثل في الصورة. ومن ثُم صُنفت الصورة بدلالة الاصناف المُكتشفة. ان نتائج التصنيف المستحصلة بواسط خوارزمية مستعمرة النمل كانت تطابق البيانات التجريبية، وهذا يؤكد نجاح الطريقة المعتمدة وكفاءة اداء عملية التصنيف.


Article
Multi-Band Image Classification Using Klt and Fractal Classifier

Authors: Laith Abdul Aziz Al-Ani --- Mohammed Sahib Mahdi Al-Taei
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2011 Volume: 14 Issue: 1 Pages: 171-178
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a multi-spectral satellite image of known training areas taken in six bands is used. The adopted classification method suggests transforming the six bands into new six other bands using KL transform. The information of the image is redistributed to be concentrated in the first transformed band, the information is decreases gradually in the remaining bands. Thus, the first three transformed bands that carried most of image features can only be used to achieve more accurate classification. The first chosen band was partitioned into blocks by quadtree method. Then the most popular fractal feature namely lacunarity was estimated for each block to classify them. The results showed six classes, which were greatly identifying the training areas existing in the image. The classification score was found about 91% when the contribution weight of the first band is 90%. This score increases lightly by increasing the weight of contributing the first band.

في هذا البحث تم استخدام صورة أقمار صناعية بستة حزم ذات مناطق تجريب معروفة. إن الطريقة المعتمدة في التصنيف تتبنى تحويل الحزم الستة باستخدام تحويل KL. إن توزيع المعلومات الصورية للحزم المحولة يتركز في الحزمة الأولى و يتناقص تدريجيا حتى الحزمة الأخيرة. لذلك يمكن استخدام الحزم الثلاثة الأولى التي تحمل معظم معلومات الصورة للحصول على تصنيف أدق. كل حزمة من الحزم الثلاثة قطعت إلى مقاطع بطريقة الشجرة الرباعية (Quadtree) بشروط مقترحة جديدة. ومن ثم حسب المصنف الفجوة (Lacunarity) الكسوري المعروف لكل مقطع لاجل تصنيفها. النتائج بينت ستة أصناف واضحة في الصورة. وقد كانت نسبة التصنيف الكلية بحدود 91% عندما تشارك الحزمة الأولى بمقدار 90%، وهذه النسبة تزداد زيادة طفيفة بزيادة مقدار مشاركة الحزمة الأولى.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2013 (1)

2011 (1)