research centers


Search results: Found 5

Listing 1 - 5 of 5
Sort by

Article
Change detection of remotely sensed image using NDVI subtractive and classification methods.
كشف التغيرات للصور الفضائية باستخدام طرق حساب الفرق بين خصائص ال NDVI وطرق تصنيف الصور

Author: Israa Jameel Muhsin اسراء جميل محسن
Journal: Iraqi Journal of Physics المجلة العراقية للفيزياء ISSN: 20704003 Year: 2016 Volume: 14 Issue: 29 Pages: 125-137
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Change detection is a technology ascertaining the changes of specific features within a certain time Interval. The use of remotely sensed image to detect changes in land use and land cover is widely preferred over other conventional survey techniques because this method is very efficient for assessing the change or degrading trends of a region. In this research two remotely sensed image of Baghdad city gathered by landsat -7and landsat-8 ETM+ for two time period 2000 and 2014 have been used to detect the most important changes. Registration and rectification the two original imagesare the first preprocessing steps was applied in this paper. Change detection using NDVI subtractive has been computed, subtractive between the bands of the two images and the ratio of the red to blue bands was also computed. Change detection mask using minimum distance classification or detection after classification have be also used to compute the changes between the resultant classes, many statistical properties of the original and process image have been illustrated in this research

إن كشف التغيرات هي واحدة من التقنيات التي تحقق في التغيرات الحاصلة في الخصائص خلال فترة محددة. ان استخدام الصور الفضائية لكشف تغييرات الأرض الطبيعية التي تغطي سطح الارض والتغييرات العمرانية الأخرى يعتبر من أهم الوسائل المستخدمة على نطاق واسع مقارنة بالطرق التقليدية, حيث تعتبر طريقة كفؤة في تحديد التغيرات والتشوهات في المنطقة. في هذا البحث تم استخدام صورتين فضائيتين لمحافظة بغداد تم التقاطها بالقمر الصناعي لاندسات 7 ولاندسات 8 للفترتين الزمنيتين 2000 و 2014 على التوالي. تم في هذا البحث ترقيم وتعديل الصورة كأول خطوة في العمل. ومن ثم تم تطبيق عدة طرق لكشف التغيرات مثل حساب الفرق بين خصائص ال ((NDVI لكلا الصورتين, الطريقة الاخرى هي حساب الفرق بين حزم الصورتين كل حزمة على حدة وكذلك اخذ الفرق بين نسبة الحزمة الحمراء والحزمة الزرقاء لكلا الصورتين لكشف التغيرات في هذه الحزم. وأخيرا كشف التغيرات بواسطة التصنيف باستخدام اقل مسافة والتي تدعى بقناع كشف التغيرات حيث يتم تصنيف الصورتين تصنيف موجه ومن ثم حساب الفرق بين أصناف كلتا الصورتين. كما حرص هذا البحث على استعراض العديد من الخصائص الإحصائية للصورة الأصلية والصورة المعالجة.


Article
Review on Image Steganalysis Using INRIA Dataset

Authors: Hanaa Mohsin Ahmed --- Halah H. Mahmoud
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2018 Volume: 21 Issue: 4 Pages: 94-108
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

Steganography can be defined as the science of private communication while steganalysis is the science of detection of embedded messages in digital media with the use of steganography (Each of steganography and steganalysis are under much interest from media and law enforcement entities). Blind steganalysis had the attempt of differentiating steganographic images from cover images without knowing the method of steganography.Popular data-sets are common in various areas like image processing, artificial intelligent, and security which allow the researchers to validate their approaches. INRIA dataset is one type of image dataset which include Holiday, Copydays and BIGANN evaluation datasets. This paper presents study on number of researches using INRIA dataset for image/ information retrieval and especially blind image steganalysis. All these works depends on statistical properties of image. No one use machine learning tools like deep learning especially convolution neural network to detect attack in image using INRIA dataset.


Article
Compare between A.H. SH Quintet mask and Ant Colony for Mycosis Fungoides Skin image Edge detection

Authors: Ali Hassan Nasser Al-Fayadh --- Hind Rostom Mohamed --- Shayma Maki kadham
Journal: journal of kerbala university مجلة جامعة كربلاء ISSN: 18130410 Year: 2012 Volume: 10 Issue: 3 Pages: 96-104
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, in first stage Ant Colony Optimization (ACO) is introduced to tackle the image edge detection problem, where the aim is to extract the edge information presented in the image, since it is crucial to understand the image’s content. The second stage .A.H. SH Quintet mask Appling for same images to find edge detection. The proposed approach exploits a number of ants, which move on the image driven by the local variation of the image’s intensity values, to establish a pheromone matrix, which represents the edge information at each pixel location for Mycosis Fungoides Skin image Edge detection is proposed.The third stage compare between first and second stage for Mycosis Fungoides disease. The Skin image have been identified and the edges of the images used for each and every stages that the database consists of 40 images divided each stage of the Mycosis Fungoides disease Skin image 10 images. For each stage a novel algorithm which combines pixel and region based color segmentation techniques is used. The experimental results confirm the effectiveness of the proposed algorithms

المرحلة الأولى في هذه الورقة تتكلم عن مستعمرة النمل المثالية (ACO) لكشفِ حافةِ صورةِ مرض جلدِ Mycosis Fungoides المُقتَرَحُ حيث إن الهدف من انتزاع محتوى الصورة هو فهم محتوى الصورة إما المرحلة الثانية تتكلم عن الماسك الجديد تحت عنوان (.A.H. SH Quintet mask) لنفس الصور وإما المرحلة الثالثة هي المقارنة بين المرحلة الأولى والثانية للحافات المنتزعة لنفس الصور حيث أنها . قدّمتْ إلى الأربعة مِنْ مراحلِ صورةِ مرضِ جلدِ Mycosis Fungoides مُيّزتْ وحافاتَ الصورِ استعملت لكُلّ مراحل التي قاعدة البيانات تَشْملُ 40 صورةِ قسّمتْ كُلّ مرحلة صورةِ جلدِ مرضِ صورِ Mycosis Fungoides الـ10. لكُلّ مرحلة لخوارزمية مبتكرة التي تَدْمجُ نقطةَ الشاشة والمنطقةَ أسندتَا تقنياتَ انقسام لونِ مستعملةُ. تُؤكّدُ النَتائِجُ التجريبيةُ فعالية المُقتَرَحينِ


Article
Comparison Between Classical Masks and (Odd and Even) Groups Masks for Mycosis Fungoides Disease Skin Image Edges Detection

Loading...
Loading...
Abstract

In the present paper, a comparisonbetween classical masks and (odd and even)masks groups for Mycosis Fungoides diseaseSkin image edges detection is performed.The goal is to extract the information known inthe image because it is vital to understand theimage content as the proposed approach is thecomparative edge by masks classical and a newset of Groups masks (odd and even ) whichconsist of 10 masks. The database consists of40 images reprints different stage of theMycosis Fungoides disease Skin images 10images for each stage. The experimental resultsconfirm the effectiveness of the proposedsystem. and confirm the effectiveness of theproposed(odd and even) Groups masks.


Article
H.SH.Rostom Utilization of improved masks for edge detection images

Authors: Dr. Ali H. Naser --- Hind Rostom --- Shaymaa Maki
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2014 Volume: 6 Issue: 1 اللغة الانكليزية Pages: 57-68
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

In the present paper, algorithm is proposed to create a connected boundaries components using the local features minutiae points in image as objects image called (A. H.SH.Rostom) algorithm The Group of (A. H.SH.Rostom) algorithm consists of 10 masks were geometry of the mask operator determines a characteristic direction in which it is most sensitive to edges applied to the four stages of the Mycosis Fungoides disease Skin image have been identified and the edges of the images used for each and every stages that the database consists of 40 images divided each stage of the Mycosis Fungoides disease Skin image 10 images. The experimental results confirm the effectiveness of the proposed A. H.SH.Rostom Utilization of improved masks for Image Edge Detecting of Mycosis Fungoides.

تم اقتراح خوارزمية لإنشاء مكونات حدود المكونات باستخدام خصائص مميزة للتفاصيل المحلية في الصورة سميت الخوارزمية باسم A.H.SH.Rostom تتكون الخوارزمية من عشرة اقنعة تحدد الالية المستخدمة لتحديد الاتجاه بحيث يكون الاكثر دقة. استخدمت لتحديد حواف مرض Mycosis Fungoides علما ان قاعدة البيانات تتكون من 40 صورة عشرة صور في كل مرحله . اثبتت النتائج التجريبية فعالية الخوارزمية وامكانية تحديد حواف مرض Mycosis Fungoides

Listing 1 - 5 of 5
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (5)


Language

English (5)


Year
From To Submit

2018 (1)

2016 (1)

2014 (1)

2012 (2)