أ.م.د لؤي أدور جورج، م.م هدى مصطفى رضا، م.م ميلا غازي عبد الحليم
المؤلفون بالإنجليزي
Loay E.George, Huda M.Rada, Mela.G.Abdul-Haleem
الملخص العربي
في هذا ابحث يتم تقديم طريقة لتجزئة الصورة تستند الى خوارزمية التجميع (K-mean) المعدلة تستخدم هذه الطريقة المقترحة التجميع لتخصيص الألوان السائدة في صور الانسجة الطبية لغرض التجزئة وبكفاءة عالية. تتمثل خطوة التهيئة في النظام في أختيار نوذج أولي مناسب يستخدم للتقطيع ،يتم أستخدام مجموعة من المقاييس منها (inter and intra class) لتقييم درجة ملائمة النموذج. الطريقة هذه كانت قادرة على جعل التجزئة في قرارات تصنيف مختلفة ، ولرض تقييم الاداء تتم مقارنة نتائج الطريقة المقترحة وطريقة (K-mean) القياسية ، فقد أظهرت النتائج أن الطريقة المقترحة توفر نتائج أفضل.
الملخص الانجليزي
In this project segmentation of image strategy based on K-means clustering calculation is displayed. The proposed strategy utilizes clustering to allocate the dominant colors in medical tissue images for purpose of segmentation with high performance. The initialization step of the system is the selection of suitable color model used for segmentation. A set of inter and intra-class measures are used to evaluate the degree of model suitability. The method is able to make segmentation at different classification resolutions. For purpose of performance evaluation the comes about of the proposed strategy, standard K-Means and as of late altered K-Means are compared. The exploratory comes about appeared that the proposed strategy gives superior result.
تاريخ النشر
17/04/2019
الناشر
University of al-Qadisiyah College of computer Science and Information Technology
ميلا غازي عبد الحليم | Mela G. Abdul-Haleem | 5137