Show: 25 50 75 100 Results

Search results: 25 out of 30

مراقبة وتخمين كمية انتاج محصول الارز في (نجف - العراق) باستخدام صور الاقمار الصناعية متعددة الاطياف == Monitoring and Predicting Amount of Rice Yield in (Najaf - Iraq) using Multispectral Satellite Images

Author name: سليمة سلطان سلمان
Supervisor name: صالح مهدي علي
General topic: Physics
Specific topic: Image Processing
Degree: Doctorate
University: University of Baghdad
Language: English
University location: Baghdad

An Adaptive Iterative Image Restoration Techniques

Author name: Ebtesam Fadhl Khnger
General topic: Computer Science
Specific topic: Image Processing
University: University of Baghdad
University location: Baghdad
Key words:
  • Image processing - theses

Enhancement Of Colored Images

Author name: Al - samraae Muna Faik
General topic: Computer Science
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: University of Baghdad
University location: Baghdad
Key words:
  • thesis - image processing - digital techniquees

Medical Image Compression Techniques Using Discrete Hartley Transform

Author name: Al - Aubaidi Nawal Khalf Ghazal
General topic: Computer Science
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: University of Baghdad
University location: Baghdad
Key words:
  • Theses - Radiography, Medical - Image quality

Ierial Image Regions Classification

Author name: Al - Azawe Ban
General topic: Computer Science
Specific topic: Image Processing
University: University of Baghdad
University location: Baghdad
Key words:
  • theses - Image processing - Digital techniques

برنامج المحاكاة لدراسة تاثير الاضطرابات الحيوية والعيوب البصرية على الصور الفلكية

Author name: اياد عبد العزيز عباس العاني
General topic: Astronomy and Space science
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: University of Baghdad - College Of Science - Department Of Astronomy And Space Sciences
University location: Baghdad
Key words:
  • الصور الفلكية - طرق المحاكاة - التلسكوب - اطروحات الفيزياء

Image Denoising Using Mixed Trans Forms

Author name: Mohammed Jawad Mohammedd Hasan
General topic: Computer Science
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: University of Baghdad
University location: Baghdad
Key words:
  • Image processing

Registration Error Correction Methods In Remotely Sensed Images

Author name: Firas Kadom AbdalKareem
General topic: Computer Science
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: University of Baghdad
University location: Baghdad
Key words:
  • Remote Sensing images

دراسة التغيرات الحاصلة في منطقة ميسان باستخدام صور الاستشعار عن بعد للفترة 2000 - 2013 == A Study the Change Detection in Maysan Province Using Remote Sensing Images between 2000 and 2013

Author name: ميساء رابع نعيمة
Supervisor name: علياء حسين علي
General topic: Physics
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: University of Baghdad
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: ان طريقة اكتشاف التغيرات هي طريقة لتحديد التغيرات في مشهد لمنطقة ما .ولغرض دراسة هذه التغيرات نستخدم صور فضائية بحزم مختلفة وازمان مختلفة . في الدراسة الحالية تم استخدام صور القمر الصناعي Landsat - 7 ETM)) لفترة بين (2000 و2013) لغرض دراسة التغيرات الحاصلة في جنوب العراق وتحديدا لمنطقة ميسان عدة خوارزميات تم استخدامها لغرض مراقبة وتحديد التغيرات الحاصلة خلال سنوات الدراسة علما ان المنطقة قد تعرضت الى تجفيف الاهوار في سنة 2000 وبعد 2003 تم غمر المنطقة بالماء وعادت مياه الاهوار . ان الدراسة التقليدية لتميز التغيرات التي تحصل بالمناطق خلال السنوات هي الطرح (طرح الصور) وطريقة القسمة (قسمة الصور). ان طريقة تحليل المركبات الاساسية هي طريقة جيدة تستخدم لغرض تحديد وتميز التغيرات التي ممكن ان تحصل خلال سنوات بعيدة . ان طريقة تحليل المركبات الاساسية هي طريقة احصائية تجعل البيانات المترابطة بيانات غير مترابطة وعادة المركب الاساسي الاول (PC1) يحمل الكمية الكبيرة من المعلومات وبقية المركبات تحتوي على المعلومات المتبقية التي لم تظهر في المركب الاول وعادة يكون المركب الاخير هو الضوضاء.في هذا البحث تم استخدام ست حزم اخذت من القمر الصناعي (Landsat - 7 ETM) لغرض دراسة التغيرات الحاصلة في منطقة العمارة في محافظة ميسان وتحديدا هور الحويزة خلال السنوات بين 2000 و2013. طرق متعددة تم استخدامها لغرض دراسات التغيرات الزمنية والمكانية للمنطقة. ومنها طريقة الطرح والقسمة ( طرح الصور الفضائية بين 2000 و2013 وناتج عملية القسمة ) وتم استخدام نتائجها مع ( PCA ) لغرض الحصول على افضل طريقة لدراسة التغيرات الزمانية والمكانية . لقد تم استخدام طريقة التصنيف الغير موجة (K - mean) التي اعتمدت على اللون والمسافة بين الاصناف لغرض تحديد التغيرات الحاصلة في الفترة الزمنية البعيدة . ايضا تم استخدام طريقة هجينة وهي ناتج طرح الصور بين 2000 و2013 وطريقة القسمة مع (K - mean) .تم تصنيف ناتج (PCA) مع القسمة والطرح بطريقة (K - mean) بالاضافة الى تصنيف الصور الفضائية (2000 و2013) مع (PCA) لها حيث اخذت (PCA) لكل حزمة عند (2000 و2013) وبعد ذلك تم تصنيفها اعتمادا على المسافة واللون بين الاصناف وتم حساب الخصائص الاحصائية والمساحات لكل صنف لمنطقة هور الحويزة والمناطق المجاورة له . اظهرت النتائج ان عملية الطرح هي افضل من عملية القسمة في تمييز التغيرات لان (PC1) يحوي على 91.37% من المعلومات وان عملية القسمة تعطي 64% لل (PC1) من نسبة المعلومات الموجودة في الحزم المستخدمة لغرض الدراسة . في هذه الدراسة تم استخدام برنامج ENVI وبرنامج MATLAB للكشف عن التغيرات الحاصلة في منطقة ميسان . | Change detection is the process of identifying the difference in the scenes of an object or a phenomenon, It uses multi - temporal image data sets from landsat - 7 ETM between 2000 and 2013 in order to detect changes in the area of southern Iraq province of Maysan and from spectral discrepancies. Many algorithms have been applied to monitor various environmental changes. The traditional ways to detected the changes in regions are the image difference (ID) and image ratio (IR). The transformation process which is the principal component analysis (PCA) is statistical technique that transforms the correlated data into uncorrelated data. The (PCA) are chosen so that the first Principal Component (PC) expresses the maximum amount of information. The rest (PCs) contain the information's which don't appear in the first (PC). Six bands data sets are taken from the landsat - 7 ETM (Enhanced Thematic Mapper). To determine the changes which occur in AL Ahwaz marsh in master city during 2000 and 2013. Different methods were used to study the changes which occur in this region the subtraction method which in (ID) and the ratioing method (IR) and the (PCA) method. Compain the (PCA) with (ID) and (IR) to produce the best way to detect the changes.The unsupervised classification process which is the modified (K - mean) is used to classify the changes occur in the marshal region and the area surrounding it. This type of classification depend on the color and distance between the classes, a hybrid methods which are the (ID) with the K - mean, (IR) with (K - mean) PCA of (ID) with the K - mean, PCA of (IR) with the K - mean and the (PCA with the K - mean) statistical features have been calculated for each method to find the changes which occur during the years. All these methods illustrated the changes which occur during these years.Results showed that the subtraction process is the best of the ratioing process in distinguish because of changes (PC1) Includes a 91.37% of the information and the process of ratioing gives 64% of the (PC1) of the proportion of the information in the bands used for the purpose of study.This thesis result for detecting the changes using PCA and the unsupervised classification which in K - mean using ENVI (Environment for Visualizing Images) and the MATLAB (short for MATrix LABoratory).

التحليل الاحصائي لخصائص الصور الرقميه لامراض الرئة باستخدام الاشعه السينيه == Statistical Features Analysis of Lung Disease in Chest X - ray Images

Author name: مروة عبد المجيد عزيز
Supervisor name: صباح نوري مزهر
General topic: Physics
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: University of Baghdad - College Of Science For Girls - Physics Department
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: يعتبر الكشف المبكر عن امراض الرئة وخاصة مرض السرطان يعتبر من المشاكل الكبيره لان تركيبه الخلايا السرطانية والتركيبات الفسيولوجية لها معقدة ومن الصعب تشخيصها بسبب التركيبة المعقدة للرئة لانها تتكون من عدة فصوص وبمساعدة التقنيات الحديثة مثل الاشعة السينية والتقنيات الرقمية اصبحت عملية الكشف المبكر عن امراض الرئة اسهل واقل تعقيد.تحتوي صور الاشعة السينية على ضوضاء وذلك لاحتوائها على عظام القفص الصدري وكذلك عظام القص بالاضافة الى ان الاشخاص يرتدون بعض الملابس التي تظهر بالتصوير مما يشكل عقبة كبيرة في تمييز الامراض وخاصة الاورام. لقد تم الاستعانه بنظام برمجي يعتمد على معالجه الصور الرقميه وتحليل الانسجه لغرض اعطاء افضل النتائج في تمييز امراض الرئه ومن الجدير بالذكر ان الصور التي تم التعامل معها ماخوذة من مستشفى دبي بالامارات ومعهد الاشعة في باب المعظم .تم في هذا البحث تطوير خوارزمية لغرض التخلص من عظام القفص الصدري والقص وكذلك الضوضاء باستخدام التقنيات الرقمية الحديثة حيث استخدمت طريقتان الاولى لم تعط النتائج المطلوبة والثانية اعطت نتائج جيدة وبمساعدة عملية التعتيب (Thresholding) تم فرز المرض ( الورم ) .استخدمت طريقة تحسين الصور بالاعتماد على بعض المرشحات بالاضافة الى طريقة الكشف عن الحواف . لقد قسمت الرئة الى جزئيين علوي وسفلي وتمت المقارنة بينهما من خلال حساب الخصائص الاحصائية التي تم استخراجها من احد طرق التحليل النسيجي وهي First order ) ) .وعند تشخيص المنطقة التي تحتوي على الورم يتم دراسة نسيجها وتحليله بالطرق الاحصائية . ايضا تم استخدام طريقة حساب الخصائص الهندسية والتي تعطي معلومات حول انتظامية شكل الورم .كل مرض بالرئة ياخذ شكل معين وحساب الانتظامية يسهل عملية تشخيص المرض او الورم.واخيرا تم استخدام طريقة قوانين الاقنعة التي لفت مع الصورة ومعها استخدمنا طريقة التجزئة الملونة ( Watershed) حيث اظهرت عملية المزج هذه نتائج جيدة لفرز نسيج الورم عن نسيج الرئة السليم.اظهرت الدراسة تطابق بين النتائج المستخرجة وتشخيص الطبيب الاختصاصي. | The early detection of lung disease, especially lung cancer is a difficult problem, because of the structure of the cancer cells or other pathological. The cells are difficult to be diagnosed and identified, because the complex structure of the lungs. With the help of the detectors and the x - ray images, the detection of the lung disease become easier, but the x - ray images contain noise and the rips appear in the images, which forms an obstacle in showing the infection in the lung. A computerized system that depends on the digital image processing with the textural analysis produced a good way to detect the lung disease. Two ways have been implemented to detect the diseases, one of them failed but the other gives good result to segment the tumor.The statistical and geometrical feature has been accounted for the normal part and abnormal. In this study the segmentation process (tumors and diseases) since its tissue differed from the normal part of the lung our test samples were taking form hospital in the United Arab Emirates and the institute of radiology (Medical city). The first order textural analysis has been used for lung texture analysis with the help of Enhancement and edge detection methods. The geometrical parameters have obtained. These parameters help to give the specific area and shape of the tumor or cancer, which helps the radiologist to give the right amount of radiation therapy without affecting the normal parts. Also, the low mask which is a statistical texture analysis used with the color segmentation method (watershed) to detecting the tumor and analyzing its texture. Finally, the statistical and geometrical features with the help of the segmentation method produce a good way for the detection of the lung disease and to give the specific treatment.

تصنيف وتحليل الصور الماخوذة للكلى باستخدام خواص النسيج == Classification and Analysis of Kidney Images Using Texture Properties

Author name: ايناس حمادي حسن
Supervisor name: علياء حسين علي
General topic: Physics
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: University of Baghdad - College Of Science For Girls - Physics Department
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: يهدف البحث الى الكشف المبكر وتشخيص الاورام وحصى الكلى من الصور المقطعية CT من خلال استخدام تقنيات برمجيات الحاسوب معالجة الصور الرقمية النظام المستخدم هو برنامج Matlab R2011a. تم استخدام 22 نموذج لخمس حالات من صور الكلى تتضمن الحالات السليمة, الحصى, الاورام (السرطانية), التكيس, والتليف الكلوي. واظهرت النتائج المستحصلة من النماذج القدرة على الكشف بين مختلف الاورام التي تصيب الكلى للحالات المبينة اعلاه. عمليات التقطيع التي استخدمت منها خوارزمية Thresholding التي تم تطبيقها على الصور المقطعية CT للكشف عن الانسجة غير السليمة (الورم والحصى) وفرزها وتميزها عن الاجزاء السليمة. طريقة اخرى استخدمت للتقطيع هي عملية التجزئة بطريقة Watershed segmentation لفصل الورم والحصوة من الكلى. كذلك تم حساب الخصائص النسيجية من مصفوفةLaw's) (Co - occurance, Local Binary, mask الى جانب الخصائص الهندسية لغرض الحصول على افضل نتائج. ان عمليات التصنيف بطريقة Unsupervised هيK - mean clustering استخدم هذا التطبيق على صور ال CT للكشف وتصنيف نوع الورم في الكلى, k - mean والتي تعتبر طريقة لفصل كل صنف على حدة اعتمادا على خصائص النسيج والمسافة بين كل صنف , واللون ان هذه الطريقة المستخدمة هي افضل من Watershed segmentation لانها فصلت وعزلت الاجزاء السليمة في اصناف وكذلك منطقة الورم باصناف لكل واحدة على حدة بصورة واضحة. ان حساب الخصائص الاحصائية للورم والحصوة التي يتم فصلها بواسطة mean clustering K - وحساب الخصائص الهندسية, لتحديد مساحة ومحيط الورم, مهمة جدا لتحديد نوع الورم وكذلك حساب اللاانتظامية التي تعطي مؤشرا حول شكل الورم او الحصوة. ان هذه الطرق تساعد الاطباء للكشف وتمييز الورم عن الحصى ومن ثم تسهيل العلاج من خلال مساعدة الطبيب والاشعاعي للتعرف على الاجزاء المتضررة من الكلى وحماية الاجزاء السليمة قدر الامكان من التعرض للاشعاع. اظهرت النتائج ان افضل الطرق المستخدمة للتجزئة وتحليل النسيج هي K - mean مع مصفوفة Co - occurrence لان K - mean يفصل الاجزاء السليمة ومناطق الضغط حول الورم والحصوة عن النسيج السليم. | The thesis aims to early detection and diagnose kidney tumors and kidney stone from Computed Tomography Scanning CT scan images through the use of computer and software technologies digital image processing, the system implemented in MATLAB R2011a. 22 samples has been used to five cases of kidney images including healthy, stones, tumors (cancer), cystic, and renal fibrosis. The results obtained shows that, the system are able to detecting between different tumors of the kidney the cases mentioned above. The segmentation processes that have been used which is the thresholding algorithm which has been applied on CT images are used to detect unhealthy tissues (tumor and stone). It's important for detoctors to determine the area of the tumor and stone to avoid damaging the healthy tissue during the treatment. Another way to segmentation process is the watershed which has been implemented to segmented the tumor and stone from the kidney. Also the textural process which are the Law's mask, Local Binary and Co - occurance matrix features are calculated beside the geometrical features to produce the best result of feature extraction and tumor predication. The unsupervised classification process which is the K - Mean clustering is used. The application of K - mean on CT images is to detect and classifying the type of tumor in the kidney, The K - mean clustering is a method of separating each class depending on the texture properties and the distance from each class and color, this method is best than watershed, it separated the healthy classes and the tumor classes from each other clearly. The statistical features are calculated for tumor and stone which are seperated by the k - mean cluster analysis process, the geometrical features, which represented the area and permiter is calculated for tumor. it's very important to estimate the irregularity which gives indication about the tumor and stone shape. These methods will enable the doctors to detect the tumor and the stone, then easing tretment, as well, it helps the radiologests to identify the affected parts of the kidney in order to prodect the normal parts as much as possible from exposure to radiation. The result shows, different methods are used for segmentation and texture analysis. But the best one is the k - mean's with co - occurrence matrix since, the k - mean's seperated the healthy classes and the tumor classes. So, it regarded as to be the best way to classify the tumor.

تشخيص ورم الكبد من الصور المقطعية باستخدام معالجة الصور الرقمية == Diagnosis of Liver Tumor from Computed Tomography Images using Digital Image Processing

Author name: انتظار مالك هادي
Supervisor name: علياء حسين علي
General topic: Physics
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: University of Baghdad - Ibn Al-Haytham College Of Education For Pure Sciences - Physics Department
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: This work aims to detect and diagnoses liver tumors from Computed Tomography images using digital image processing, this is a modern technique which depends on using computer in addition to textural analysis to obtain an accurate liver diagnosis, despite the method's difficulty that came from liver's position in the abdomen among the other organs. This method will enable the surgeon to detect the tumor and then easing treatment also it helps physicians and radiologists to identify the affected parts of the liver in order to protect the normal parts as much as possible from exposure to radiation. This work describes a new 2D liver segmentation method for purpose of segmented as a treatment for liver tumors. Liver segmentation is not only the key process for volume computation but also fundamental for further processing to get more anatomy information for individual patient. Due to the low contrast, blurred edges, large variability in shape and complex context with clutter features surrounding the liver that characterize the CT liver images. The method has been implemented in MATLAB and a Graphical User Interface was created. These imaging studies have contained a total of 22 CT images, including five Haemangioma, five Cyst, five Cirrhosis, five carcinomas and two healthy livers. Calculating the area of the abnormal part (tumor), an algorithm has been created to colored images depending on the boundary. The images have been transformed from RGB color space to HSV color space to identifying different colors in fabric by analyzing the HSV color space. This helps to separate abnormal part in to K - clusters. The method is very effective and gives the best result for classification process. Since it depend on the color of the texture and on the distance between the classes. The 2D segmentation process which is based on the hybrid method which is the combination of modified k - Mean (which depend on the distance and color), and the statistical structure which is the first order statistical feature. The statistical features are : Mean, Variance, Standard deviation, Skewness, Kurtosis, Energy and Entropy, and the geometrical feature which are area and the irregularity. These features together helps to diagnose the liver tumor and to classify these tumor

تحديد احداثيات الابعاد الثلاثية للاجسام من صور الاقمار الصناعية == Determination Of 3D Coordinates Of Objects From Satellite Images

Author name: دعاء ضياء عبود
Supervisor name: لؤي ادور جورج | نجم عبد الحسين نجم
General topic: Astronomy and Space science
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: University of Baghdad
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

تصنيف الصور النسيجية الملونة باستخدام الكسوريات == Fractal Based Classification For Color Textural Images

Author name: كمال هادي صكر
Supervisor name: صالح مهدي علي | لؤي ادور جورج
General topic: Astronomy and Space science
Specific topic: Image Processing
Degree: Doctorate
University: University of Baghdad
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

مقارنة الخوارزميات المركزية المعدلة للصور الفلكية == Comparison Of Modifid Centring Algorithms For Astronomical Images

Author name: صلاح الدين منصور باسم
Supervisor name: اياد عبد العزيز العاني | محمد احمد صالح
General topic: Astronomy and Space science
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: University of Baghdad
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

تحليل البيانات الطيفية لبعض النجوم وتحديد وفرة العناصر الكيميائية والخواص الفيزيائية لها

Author name: اشرف صباح عبد الله
Supervisor name: علي عبد الكريم حسين | بشرى قاسم
General topic: Astronomy and Space science
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: University of Baghdad
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

ضغط بيانات الصورة الملونة باستخدام تقنية بتر المقاطع المتعددة المستويات == Color Image Data Compression Using Multilevel Block Truncation Coding Technique

Author name: بشرى قاسم العبودي
Supervisor name: لؤي ادور جورج | سلوان كمال العاني
General topic: Astronomy and Space science
Specific topic: Image Processing
Degree: Doctorate
University: University of Baghdad
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

Analytical Study For Thermal Images Processing Techniques Used For Targets Detection

Author name: اوس نجم
Supervisor name: Ayad A. Al-Ani | Loay A. Jorge
General topic: Astronomy and Space science
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: University of Baghdad
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

تحسين الصور الفلكية باستخدام التحويلات اللونية == Astronomical Image Enhancement Using Color Transforms

Author name: امل حسين عباس العامري
Supervisor name: لؤي ادور جورج | ليث محمود كريم
General topic: Astronomy and Space science
Specific topic: Image Processing
Degree: Doctorate
University: University of Baghdad
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

ضغط الصور الطبية == Medical Image Compression

Author name: سنان ضياء عبد العزيز
Supervisor name: غادة الخفاجي
General topic: Computer Science
Specific topic: Image Processing
Degree: Higher Diploma
University: University of Baghdad - College Of Science - Department of Computer Science
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

تجزئة الصور لكشف الجلد == Image Segmentation For Skin Detection

Author name: سجى غازي محمد
Supervisor name: فيصل غازي محمد
General topic: Computer Science
Specific topic: Image Processing
Degree: Higher Diploma
University: University of Baghdad - College Of Science - Department of Computer Science
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

Using Based - Search Edge Detection Method To Detect The Blood Vessels Tree In Retinal Images

Author name: احمد شاكر محمود
Supervisor name: Faisel Ghazi Mohammed
General topic: Computer Science
Specific topic: Image Processing
Degree: Higher Diploma
University: University of Baghdad - College Of Science - Department of Computer Science
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

Differentiating Of White Blood Cells From Microscopic Images

Author name: فاتن عبد علي البياتي
Supervisor name: Saleh Mahdi Ali
General topic: Computer Science
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: University of Baghdad - College Of Science - Department of Computer Science
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

An Automatic System Of Human Face Detection And Recognition

Author name: عمار ابراهيم شهاب
Supervisor name: جميلة حربي سعود
General topic: Computer Science
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: University of Baghdad - College Of Science - Department of Computer Science
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

تمييز البصمات باستخدام مرشحات كابور == Fingerprints Recognition Using Gabor Filters

Author name: علي عبد المنعم ابراهيم
Supervisor name: صالح مهدي علي
General topic: Computer Science
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: University of Baghdad - College Of Science - Department of Computer Science
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
1 2