شطر ودمج المناطق لصور الاقمار الصناعية بأستخدام خوارزمية التحليل العنقود غير الهرمية

المؤلفون

  • اسماء غالب الراوي
  • محمد عبد الودود محمد

DOI:

https://doi.org/10.33095/jeas.v25i111.1638

الكلمات المفتاحية:

معالجة صورية، تقطيع صوري، خوارزميات عنقدة، (K-Means).، Image Processing, Image Segmentation, Clustering Algorithms, K-Means

الملخص

يعد التقطيع الصوري من الاهداف الرئيسة والضرورية في المعالجات الصورية للصور الرقمية، فهو يسعى الى تجزئة الصور المدروسة الى مناطق متعددة اكثر نفعاً تلخص فيها المناطق ذات الافادة لصور الاقمار الصناعية، وهي صور متعددة الاطياف ومجهزة من الاقمار الصناعية باستخدام مبدأ الاستشعار عن بعد والذي اصبح من المفاهيم المهمة التي تُعتمد تطبيقاته في اغلب ضروريات الحياة اليومية، وخاصة بعد التطورات المتسارعة التي شهدتها ميادين الحياة المختلفة والتي كثيراً منها طرقت بابها خوارزميات وتقنيات البرمجيات، فهذه الصور تعد ضرورية جداٌ لتمكيننا من دراسة طيف واسع من الاهداف في العديد من الجوانب العلمية، في هذا البحث استخدمت خوارزمية التحليل العنقودي غير الهرمية كطريقة للتقطيع الصوري (شطر ودمج المناطق) بهدف عرض اهمية استخدام الاساليب الاحصائية في مهام المعالجة الصورية مثل التقطيع الصوري، حيث اعتمد على تقنية (K-Means) لتنفيذ هذه المهمة، وقد طبقت خوارزمية هذه التقنية على صورة اقمار صناعية متعددة الاطياف لمشهد غربي العراق، حيث اظهرت النتائج مدى مرونة هذه الخوارزمية في التعامل مع التفاوت في اضاءة العناصر الصورية للصورة الملونة وكفاءة تكوينها لمناطق العناقيد المتكونة من مجاميع من العناصر الصورية المتجانسة في درجة شدة اضاءتها، واخيراً قدرة هذه الخوارزمية على اعطاء صور تتميز بجودتها والتي قيست على وفق مقياس ارتفاع اشارة نسبة الضوضاء (Peak Signal to Noise Ratio (PSNR)) لقياس جودة الصورة.

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

منشور

2019-04-12

إصدار

القسم

بحوث احصائية

كيفية الاقتباس

الراوي ا.غ. و محمد م.ع.ا. (2019) "شطر ودمج المناطق لصور الاقمار الصناعية بأستخدام خوارزمية التحليل العنقود غير الهرمية", مجلة العلوم الاقتصادية والادارية, 25(111), ص 466. doi:10.33095/jeas.v25i111.1638.

المؤلفات المشابهة

1-10 من 395

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.