research centers


Search results: Found 4

Listing 1 - 4 of 4
Sort by

Article
Parallel Genetic Algorithm for Color Image Segmentation

Author: Ahmed K. Obaed
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2007 Volume: 14 Issue: 1 Pages: 10-14
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a Parallel Genetic Algorithm (PGA) based on the distributed (island) paradigm to optimize color image segmentation. The goal of using PGA is to accelerate the process of segmentation. However, that is not the only motivation for parallelism. Even when speed is not primary factor, these distributed algorithms, and as we shall see through the results, often outperform GAs with single population. Some examples in color images are presented and overall results discussed.


Article
Improved Color Image Segmentation by Using Extended FCM Clustering

Author: Saeed Mohammed Hashim
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2014 Volume: 6 Issue: 4 اللغة الانكليزية Pages: 57-71
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

Color image has the potential to convey more information than monochrome or gray level images, RGB color model is used in many applications of image processing and image analysis such as Image Segmentation. The standard approaches to image analysis and recognition beings by segmentation of the image into regions (objects) and computing various properties and relationships among these regions. Image segmentation algorithms, have been developed for extracting these regions. Due to the inherent noise an degradation of the input cues to the algorithm , meaningful image segmentation is difficult process. However, the regions are not always defined, it is sometimes more appropriate to regard them as fuzzy subjects of the image. In this work the way is described an algorithm, which are used to segmentation of color images with clustering methods. This algorithm is tested on ten different color images, which are firstly transformed to R*B*G* color space. Conditions, results and conclusions are described lower. The results are compared using both Mahalanobis and Euclidean distances in the clustering algorithm.

الصورة الملونة لديها القدرة على ايصال المعلومات اكثر من مستوى الاحادية والصورة الرمادية. إن نظام الالوان RGB يعتبر النظام الاكثر استخداما في تطبيقات معالجة وتحليل الصور الملونة مثل عملية تقطيع الصور الى مناطق محددة .المنهج القياسي لتحليل الصور يبدأ بعملية تقطيع الصورة الى مناطق معينة ومن ثم ايجاد او حساب الخصائص والعلاقات بين هذه المناطق. خوارزميات تقطيع الصور صممت لا يجاد واستخلاص هذه المناطق في الصورة ,بسبب الضوضاء الملازمة وتأثيرها على الصورة المدخلة تظل عملية التقطيع هذه اكثر صعوبة وتحديا كبيرا ,لذلك المناطق لا يمكن دائما ايجادها بسهولة في الصورة ويمكن اعتبارها اشياء غامضة ومضببه .في هذا البحث تم تصميم نظام او خوارزمية لتقطيع الصورة الملونة باستخدام طريقة العنقدة (عناقيد) ,حيث تم تجريب هذه الخوارزمية على عدة صور ملونة مختلفة تبدا من استخدام النظام اللوني RGB . الشروط و النتائج والاستنتاجات تم وصفها وذكرها في البحث , والنتائج تم مقارنة النتائج بين طريقتين لحساب المسافة بين العناقيد ومراكزها الاولى تسمى الاقليدية والثانية تسمى Mahalanobis المستخدمة في العناقيد.


Article
Genetic-Based Multiresolution Noisy Color Image Segmentation

Author: Naeem Th. Yousir نعيم ثجيل يسير
Journal: AL-NAHRAIN JOURNAL FOR ENGINEERING SCIENCES مجلة النهرين للعلوم الهندسية ISSN: 25219154 / eISSN 25219162 Year: 2010 Volume: 13 Issue: 2 Pages: 167-174
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

Segmentation of a color image composed of different kinds of regions can be a hard problem, namely to compute for an exact texture fields and make a decision of the optimum number of segmentation areas in an image when it contains similar and/or unstationary texture fields. A local novel neighborhood-based segmentation approach is proposed. Genetic algorithm is used in the proposed limited segment-pass optimization process. In this pass, an energy function, which is defined based on Markov Random Fields, is minimized. The proposed system uses an adaptive threshold estimation method for image thresholding in the wavelet domain based on the Generalized Gaussian Distribution (GGD) modeling of sub band coefficients. This method called Normal Shrink is computationally more efficient and adaptive because the parameters required for estimating the threshold depend on sub band data energy that used in the pre-stage of segmentation. A quadtree is utilized to implement the fast clustering segments for multiresolution framework analysis, which enables the use of different strategies at different resolution levels, and hence, the computation can be accelerated. The experimental results of the proposed segmentation approach are very encouraging.

تكون عملية تجزئة الصورة الملونه من اصناف مختلفة من المناطق والتي هي صلب المشكله ابداء من حساب حقول القوام المضبوطة او اعداد الاجزاء المجزئة بصورة كفوءةعندما تتالف الصورة من حقلية متشابهةاستخدمت الخوارزمية المثالية لطريقة التجزئه الكفؤة المقترحة ثم ساب دالة الطاقة والتي تعرف باعتمادها تقليل حقول (Markov) العشوائية ثم استخدام طريقة استخراج التدرج العتبي لتدرج الصورة في اطياف الموجيات (wavelet) والتي استندت على نمذجة توزيع (Gaussian) العامة تسمى هذه الطريقة ( بالتقلص الطبيعي) والتي هي طريقة كفوءة حسابيا ومتدرجة بسبب ان العوامل المطلوبه لحسابها قد اعتمدت على اطياف موجية لها طاقة فرعية والتي استخدمت في مرحلة ماقبل التجزئة.تم استخدام الشجرة الرباعية (quadtree) لتفيذ العمل متعدد الدقة والذي يمكن من استخدام ستراتيجيات مختلفة بمستويات دقه مختلفه. كذلك ان العملية الحسابيه بالامكان تسريعها ان النتائج المستحصلة من هذا البحث قد بينت بان هذه الطريقة هي طريقة مشجعة للدخول بها.


Article
Genetic-Based Multiresolution Noisy Color Image Segmentation

Author: Naeem Th. Yousir
Journal: Journal of Baghdad College of Economic sciences University مجلة كلية بغداد للعلوم الاقتصادية الجامعة ISSN: 2072778X Year: 2008 Issue: 18 Pages: 319-335
Publisher: Baghdad College of Economic Sciences كلية بغداد للعلوم الاقتصادية

Loading...
Loading...
Abstract

Segmentation of a color image composed of different kinds of regions can be a hard problem, namely to compute for an exact texture fields and a decision of the optimum number of segmentation areas in an image when it contains similar and/or unstationary texture fields. A novel neighborhood-based segmentation approach is proposed. Genetic algorithm is used in the proposed segment-pass optimization process. In this pass, an energy function, which is defined based on Markov Random Fields, is minimized. In this paper uses an adaptive threshold estimation method for image thresholding in the wavelet domain based on the generalized Gaussian distribution (GGD) modeling of sub band coefficients. This method called Normal Shrink is computationally more efficient and adaptive because the parameters required for estimating the threshold depend on sub band data energy that used in the pre-stage of segmentation. A quadtree is employed to implement the multiresolution framework, which enables the use of different strategies at different resolution levels, and hence, the computation can be accelerated. The experimental results using the proposed segmentation approach are very encouraging.

Listing 1 - 4 of 4
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (4)


Language

English (3)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2014 (1)

2010 (1)

2008 (1)

2007 (1)