Show: 25 50 75 100 Results

Search results: 25 out of 87

تخمين مسافات الاجسام باعتماد تقنية المعالجة الصورية با ستخدام المؤشرات الليزرية == Objects Distance Estimation Using Image Processing Technique Based on Laser Pointers

Author name: هدى محمد جواد المولاوي
Supervisor name: علي عبد داود الزكي
General topic: Physics
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: Mustansiriyah University - College Of Science
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: ازدادت اهمية تحديد المدى وابعاد الاجسام عن بعد خلال العقود الاخيرة خصوصا" في الانظمة الروبورتية وانظمة السيطرة الصناعية. لذا توجهنا في دراستنا الحالية الى استخدام المؤشرات الليزرية مع الكاميرا الرقمية لتحديد ابعاد الاجسام ومدياتها عن بعد والعمل في هذه الدراسة ينقسم الى تحديد ابعاد الاجسام في مشهد الصورة الرقمية باستخدام مؤشرليزري، تحديد مديات الاجسام باستخدام صور البقعة الليزرية لمؤشر ليزري واحد حيث تم استخدام عمليات النمذجة لغرض استنتاج موديلات مناسبة لذلك وتحديد مديات الاجسام باستخدام صور لبقعتين ليزريتن في مشهد الصورة وذلك باستخدام عمليات نمذجة مختلفة لمعاملات مختلفة لغرض الحصول على انسب الموديلات الرياضية لتمثيل الحالات الفيزيائية لمشهد البقع الليزرية لغرض ايجاد طريقة سهلة ودقيقة لتحديد مسافات الاجسام. تم انجاز هذه الطرق من خلال بناء خمسة خوارزميات حاسوبية تعتمد على هندسية التقاط الصور للبقع الليزرية الساقطة على الاجسام البعيدة. وتم اختيار هذه الخوارزميات لمسافات الاجسام المختلفة عن الكاميرا تتراوح بين (2 7 - م). ولقد اظهرت النتائج وعمليات النمذجة التي تم تنفيذها باستخدام برنامج Table curve)) ان تقنيات تحديد ابعاد الاجسام بالاعتماد على الكاميرا ومؤشرين ليزريين المسافة بينهما معلومة ( 8سم) اعطت نتائج تمثلت في حالتين. الحالة الاولى عندما تكون قوة تكبير الكاميرا متغيرة لمسافة ثابتة عن الاجسام مقدارها (7م) حيث تم التقاط عدة صورللاجسام ومن خلال تحليل هذه الصورتم الحصول على نتائج جيدة حيث كانت الابعاد المقاسة قريبة جدا للابعاد الحقيقية. الحالة الثانية تمت بتثبيت قوة تكبير الكاميرا والمسافة عن الاجسام كانت متغيرة. اعطت الحالة الثانية نتائج افضل من الاولى.تمت عملية قياس المسافة بطريقتين، الاولى كانت باستخدام مؤشر ليزري واحد وكاميرا وهذه الطريقة تتفرع الى جزئين الجزء الاول عندما تكون قوة تكبير الكاميرا على اصغر قوة ولمسافات مختلفة ( 2 - 7م ) تتغير المسافة لكل حالة ( 1م). تم التقاط عدد من الصور ومن خلال تحليل الصور تم حساب انصاف اقطار البقعة اليزرية وعدد ( pixels) في البقعة اليزرية ومن خلالها تم الحصول على منحنيات عيارية لتخمين المسافة وقد اعطت نتائج جيدة حيث تم الحصول على معادلة قياسية لتحديد المسافة من برنامج ( table curve ) بنسبة خطا مساوية للصفر تقريبا". الجزء الثاني تمثل بحالة التكبيرللكاميرا على اكبر قوة ولمسافات مختلفة ( 2 - 7 م ) تتغير المسافة لكل حالة (1م). تم في هذا الجزء التقاط عدد من الصور ومن خلال تحليل الصور تم الحصول على نتائج جيدة وقريبة الى القياسات الحقيقية. كانت نتائج الجزء الاول افضل من الثاني لان نسبة الخطا مساوية تقريبا للصفر. الطريقة الثانية تمثلت باستخدام مؤشرين ليزريين وكاميرا وهذه الطريقة ايضا تنقسم الى قسمين الاولى عندما تكون قوة تكبير الكاميرا على اصغر قوة ولمسافات مختلفة (2 - 7م ) تتغير المسافة لكل حالة( 1م ) تم خلالها التقاط عدد من الصور وبعد تحليل الصور تم حساب انصاف اقطار البقعة اليزرية ،حساب عامل التدرج ( Scf ) ،حساب انصاف اقطار البقعة اليزرية وعدد ( pixels) في البقعة اليزرية ومن خلالها تم الحصول على منحنيات عيارية لتخمين المسافة وقد اعطت هذه الطريقة نتائج جيدة . تم الحصول على معادلة قياسية لتحديد المسافة من برنامج ( table curve ) وكانت نسبة الخطا مساوية للصفر تقريبا". الجزء الثاني تمثل بنفس الخطوات السابقة مع وضع قوة التكبير الكاميرا على اكبر قوة وهنا ابضا الجزء الاول افضل من الجزء الثاني لان نسبة الخطا تقريبا كانت صفرا" ولكن الطريقة الثانية كانت افضل من الاولى لوجود عامل التدرج فيها. | Over recent decades, the importance of determination the extent and dimensions of objects remotely has been increased especially in the regulations robot and control systems industry. So, the use of indicators laser with a digital camera have been used in the current study to determine the dimensions of objects and their distances. In this study is divided to determine the dimensions of objects in a scene of the digital image by using the laser pointer, and determine the ranges of objects using the laser photo spot for a single pointer where a modeling process for the purpose of finding the suitable models for this task has been used and finally determine the ranges of objects using the images of two laser spots in a scene of an image by using different modeling operations for different transactions for the purpose of obtaining the most suitable mathematical models to represent the physical cases of the speckle laser scene in order to find an easy and accurate way to determine the distances of objects. This has been done through the construction of five algorithms based on the engineering way to take photos of laser spots that fall on the distant object. The selected algorithms for the distances of objects from the camera are in the range (2 - 7m). Results and modeling operations that have been implemented using table curve program have shown that the techniques for the determination of objects dimensions gave the results represented in two cases depending on the camera and two laser indicators with known distance between them (8cm). The first case when the power zoom of camera is variable for a fixed distance from objects of (7m) where several photo images were taken and through the analysis of these images, good results have been obtained where the measured dimensions are very close to the real one. The second case has been performed by installing the power zoom of the camera with a variable distance from the objects. The second case gave better results than the first one.The process of measuring the distance has been done in two ways, the first is by using a single laser pointer with a camera, this method subdivided into two parts; the first part when the power zoom of the camera on a smaller power with different distances (2 - 7m) changing the distance of each case (1m). Through the analysis of images, the radii for laser spot and the number (pixels) in this spot have been calculated. So, a normative curves to guess the distance give good results where a standard equation to determine the distance from the program (table curve) with an error equal to almost zero was obtained.The second part represents the biggest power zoom of the camera with different distances (2 - 7m) changing the distance of each case (1m). In this section, number of images has been captured and through the analysis, good results were obtained which are close to the real measurements. The results of the first part are better than the second because the margin of error is nearly equal to zero. The second way represented by using two laser indicators and a camera and this way was also divided into two parts; the first when the zoom of the camera in a smaller power with different distances (2 - 7m) changing the distance of each case (1m), which capture a number of images and after the analysis process, the calculation of the radii of laser spot, the factor gradient (Scf), radii laser spot and a number (pixels) in the laser spot have been measured which were obtained standard curves to estimate the distance of this method that gives good results. A standard formula to determine the distance from the program (table curve) was obtained and the rate of error is equal to almost zero. The second part represents the same previous steps with a power zoom of the camera on its top power and the first part is better than the second one because the rate of errors was almost zero, but the second method was better than the first because of the gradient factor.

دراسة العمق البصري للعوالق في منطقتين من العراق باستخدام تقنيات معالجة الصور الرقمية == Study the Aerosol Optical Depth in Two Regions of Iraq Using Digital Image Processing Techniques

Author name: هدى عبد الامير عـبود الزهيري
Supervisor name: علي عبد داود الزكي
General topic: Physics
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: Mustansiriyah University - College Of Science
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: يتميز تلوث الهواء عن غيره من اشكال التلوث في انه سريع الانتشار حيث لا يقصر تاثيره على منطقة المصدر وانما يمتد الى المناطق المجاورة والبعيدة. يعتبر الهباء الجوي من اكثر ملوثات الهواء شيوعا وخاصة في المناطق الجافـة والصناعية والمناطق المكتظة بحركة مرورية، اذ يمكن ان تكون من اصول طبيعية او غير طبيعية، لذلك تم الاهتمام في قياساتها ولكون كتلتها قليلة لذا تم دراستها على اساس حجـومها. توجهنا في دراستنا الحاليـة لاجراء تحليلات احصائية لمجموعة من الصور الملتقطـة بجهاز الميكروسكوب للهباء المترسب على شرائح زجاجية حيث تم جمعها في ايام مختلفة وفي اشهر مختلفة وفي منطقتين هما (بغـداد : شارع فلسطيـن، وديالـى : الخالـص).اجريت دراسة تحليلية لنسب الهباء المترسب كدالة للزمن في اليوم الواحد وتم مقارنة نتائج المنطقتين وتحديد الفروق بينهما. استخدمت طريقتين بعدة خوارزمات احصائية مختلفة الاولى بحساب مساحة الهباء الجوي المترسب في مستوي الصورة والثانية بحساب حافة جسيم الهباء في مستوي الصورة.ثم حساب انصاف اقطار ومساحات واحجام هذه الجسيمات في الصورة لغرض تصنيفها كدالة لانصاف اقطارها. اهم النتائج التي حصلنا عليها هي معدل المساحة المغطات واختلافها بين المنطقتين (اذ تكون في بغداد اكثر من الخالص وهذا يعود الى طبيعة المنطقة وصفاتها). واظهرت الدراسة تاثير تغير سرعة الرياح على الهباء في الجو وعلى ترسبه طبقا لاحجامها. كذلك اختلاف نسب الترسب لساعات اليوم الواحد وايضا اختلافها بين المنطقتين. استحدثت طريقة جديدة لغرض حساب مساحة وحجم جسيمات الهباء الجوي بالاعتماد على تقنيات معالجة الصور الرقمية. تاخذ بنظر الاعتبار اشكال الجسيمات كروية ,طولية (منتظمة وغير منتظمة) ومتشعبة . ان التقنية المقترحة اظهرت كفاءة عالية واكثر فاعلية في حساب احصائيات التوزيع الحجمي لجسيمات الهباء الجوي وتستمر لفترة اطول مقارنة مع الاجهزة الاخرى التي تفقد كفاءتها على مر الزمن .اضافة الى سهولة التطبيق وتعتبر طريقة جيدة ولاتحتاج الى اجهزة ذات كلفة عالية. | Air pollution differs from other types of pollution; as it is dispersed quickly, and its impact is not limited to the area of origin but rather extends out to the neighboring and distant areas. Aerosol is one of the most common air pollutants especially in the dry, industrial and traffic - congested areas. Its origin could be natural or unnatural, and thus measuring it has been an important issue. Due to its tiny mass, it has been studied on the basis of its sizes. This current study is presented as an analytical and statistics study on a set of images taken via optical microscope of aerosol deposited on glass slides, and collected for several days throughout different months at two different regions (Baghdad/ Palestine Street - and Diyala/ Al - Khalis). The analysis has been performed through studying variant proportions on several measurements of aerosol particles as a time functions, and subsequently the variance in results between the two regions was considered by analyzing the aerosol images. Two methods were used employing statistical algorithms; the first method was by calculating the deposited aerosol area on the image plane. While the second method was by measuring the aerosol particle edge on the image plane, and then measuring the radii, areas and volumes of these particles in the image, and eventually by classifying them as a function of their radii.One of the most significant results we obtained was the average covered area and its variance between the two regions. This average covered area was larger in Baghdad than in Khalis, and this is due to the nature of each region and its properties in addition, wind speed impact on the aerosol and on its deposition according to its size. Furthermore, the different results of deposition proportions are based on the hours of a day also the difference between two regions. Through the present work, a new method of measuring area and volume of deposited aerosol particles with their various shapes whether spherical, longitudinal or intertwined has been concluded depending on image processing techniques . These methods are considered as more effective, more efficient in calculating the statistic volumetric distribution of aerosol particles and last longer compared to other appliances that lose efficiency over time. In addition easily to apply and it’s consider a good method and doesn’t need expensive equipment.

تجزئة الصور الرقمية بواسطة الخوارزميات الجينية == Digital Image Segmentation By Genetic Algorithms

Author name: هبة خضير عباس الجبوري
Supervisor name: علي عبد داود الزكي | عبد الله احمد رشيد
General topic: Physics
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: Mustansiriyah University - Faculty Of Education
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: تلعب التجزئة الصورية دورا مهما في الرؤية الحاسوبية (Computer Vision).هي : " تقسيم الصورة الرقمية الى مناطق هدفيه ، وذلك بتحديد المناطق الرقمية التي لها صفات متشابهة عن المناطق غير المتشابهة" . تعد مشكلة التجزئة الصورية من المشاكل التي يستخدم فيها الحل الامثل ،في هذا البحث تم استعمال طريقة الحل الامثل التي تعتمد على الخوارزمية الجينية Genetic Algorithm لايجاد التجزئة الصورية المثلى . منظومة التجزئة الصورية الجينية (GAIS) تحوي على جزئين : الجزء الاول : يعتمد على ايجاد القيمة المثلى باستعمال العامل الجيني (عامل التزاوجcrossover) فقط .الجزء الثاني : يعتمد على ايجاد القيمة المثلى باستعمال العوامل الجينية (عامل التزاوج crossover، عامل الطفرة mutation ). وهذه الطرائق المختلفة المقترحة قد اختبرت باستعمال صور ذات تدرج رمادي وصور ملونة وباحجام مختلفة ، وقد قورن بين هذه الطرائق . بين انجاز منظومة (GAIS) واعديه الخوارزمية الجينية ونجاحها في حل مشكلة التجزئة الصورية .فقد تضمن العمل الاعتماد على طريقة التصنيف باستعمال المسافة الدنيا وبينت نتائج الاختبار كفاءتها العالية على تصنيف مناطق الصورة . كما وتم الاعتماد على طريقة التجميع Clustering التقليدية وتطبيقها في الخوارزميات الجينية بالاعتماد على دالة الصلاحية المتمثلة بدالة (Minimum Distance) . وبينت النتائج امتلاك الخوارزميات الجينية كفاءة عالية جدا في تجزئة الصورة الرقمية . | Image segmentation plays an important role in computer vision . It is a process that partitions a digital image into several meaningful regions, by identifying regions of an image that have common properties while separating regions that are dissimilar . The image segmentation problem is posed as an optimization procedure .In this thesis, an optimization approach based on genetic algorithm is introduced for finding optimal image segmentation .The design and implementation of genetic algorithm image segmentor (GAIS ) system are described . GAIS consists of two main parts . The First one finds optimal value; using genetic operators such as ( Crossover operator only). The Second part of GAIS system employs finds optimal value ; using genetic operators ( Crossover operator and Mutation operator).The different proposed / implementation segmentation methods of the GAIS system were tested using Color and Gray image and different sizes . Results reported show good performance .Comparisons between different methods are also given . System performance shows that GA is promising for solving image segmentation problem and that a lot of work is expected in this field . That may be work content dependent on classification method by using minimum distance and to explain selection result high efficiency on image region. classification as, and to be complete dependent on a traditional assembly method and performance in GA by dependent on fitness function the represent by minimum distance (Error function) and to have GA with very high efficiency in segment digital image regions.

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.

تقنيات معالجة الصور لتصنيف قزحية العين == Image Processing Techniques For Iris Eye Classification

Author name: كاظم عجيل عبيد زغير النصار
Supervisor name: زياد محمد عبود | راضي شدهان حمودي
General topic: Physics
Specific topic: Image Processing
Degree: Doctorate
University: Mustansiriyah University - Faculty Of Education
Language: English
University location: Baghdad
First pages:
Abstract: يوفر نظام التحقق الالي من التعرف على هوية الفرد على اساس الميزة الفريدة او السمة التي يمتلكها الفرد. ويعتبر التعرف على قزحية العين (للتعرف على بيانات الهوية) من اكثر الموثوقية والدقة. هدفت الدراسة الحالية، للتعرف على هوية الاشخاص من خلال دراسة تراكيب قزحية العين (اربعة مجاميع)، ودراسة خصائص هذه التراكيب من خلال التقاط صور للقزحية باستخدام كاميرراقمية، وتطبيق تقنيات المعالجة الصورية عليها، من ضمنها المعالجة الاولية. تم الحصول على 15 صورة لقزحيات مختلفة باللون لكل مجموعة (اي ما مجموعه 60 صورة). اولا يتم تحديد (استخلاص) منطقة الدراسة المهمة (ROI) من العين، ثم استخراج الخصاص الاحصائية (mean, Std., energy, homogeneity and entropy)، وتمييز المجاميع الاربعة(flower, Jewel, Shaker, Stream) لتراكيب القزحية بالاعتماد على الشبكة العصبية - العكسي. ثم تطبيق طريقة تحويل المويجي على نفس الصور واستخراج الخصاص الاحصائية، وتمييزها ايضا بالاعتماد على الشبكات العصبية - العكسي. ومقارنة النتائج لكل مجموعة قبل وبعد تطبيق طريقة تحويل المويجي. ودراسة امكانية تطبيق تقنية المنطق المضبب في تمييز تراكيب القزحية لعين الانسان بالاعتماد على الاحصائيات السابقة. اظهرت نتائج تمييز تراكيب القزحية الاربعة، بالاعتماد على الشبكة العصبية - العكسي بان نسب الدقة في التمييز تتراوح بين 72 - 75% وبعد تطبيق طريقة تحويل المويجي تبين انها تتفوق على التمييز باستخدام الشبكة العصبية - العكسي فقط بنسبة 5% على النسبة السابقة. وان تتميز تراكيب القزحية بتطبيق تقنية المنطق المضبب ينجح وبدقة عالية تصل الى 100% اذا كان بين اي نوعين من تراكيب القزحية الاربعة | Automatic verification of the identification of an individual based on the unique feature or characteristic that provides a system owned by the individual. The iris recognition (of identification data) from more reliability and accuracy. The present study aimed to identify the identity of the people through the study of the structures of the iris (four groups), and the study of the properties of these structures by capturing images of the iris using a digital camera, and the application of image processing techniques on them, including primary treatment. It was obtained on 15 different image Irises colors for each group (a total 60 images). First, extract important study area (ROI) of the eye image, then find the statistical operations (mean, Std., Energy, homogeneity and entropy), the distinction of the four groups (flower, Jewel, Shaker, Stream) for the structures of the iris based on backpropagation neural network. Then apply the method of wavelet transform on the same images and statistical operations, and to distinguish them also relying on the backpropagation neural networks. Finally; compare the results for each group before and after the application of wavelet transform method. And study the possibility of Fuzzy logic method discrimination in the application of the structures of the iris of the human eye, depending on the previous statistical operations. depending on the Backpropagation neural network that accuracy rates in distinguishing between 72 - 75% and after the application of wavelet transform the way turned out to be superior to the discrimination network using only 5% on rate the previous with Backpropagation neural network only, and characterized the structures of the iris by application Fuzzy logic method succeed and high accuracy of up to 100% if between any two of the four structures of the iris.

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:

تقييم جودة الصورة الطبية استنادا على نموذج المراقب العددي == Medical Image Quality Assessment Based On Numerical Observer Model

Author name: ورود عبد الكريم جبارة
Supervisor name: جميلة حربي سعود
General topic: Computer Science
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: Mustansiriyah University - College Of Science - Department Of Computer Science
Language: English
University location: Baghdad
First pages:

تطوير مقاييس مقوم تقنيات العلامة المائية للصور الرقمية == Developing Metrics Evaluator For Digital Image Watermarking Techniques

Author name: ميثاق طالب كاطع
Supervisor name: ستار بدر سدخان | سعد طالب حسون
General topic: Computer Science
Specific topic: Image Processing
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Computer Science
Language: English
University location: Babylon
First pages:

طريقة محسنة لعنقدة K-means في تقطيع الصور == An Efficient K - Means Clustering For Image Segmentation

Author name: مسلم محسن خضير
Supervisor name: عباس حنون حسن الاسدي
General topic: Computer Science
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: University Of Basrah - College Of Science
Language: English
University location: Basrah
First pages:

ترميز الصور الرمادية معتمدا على التحويلات الكنتورية == Gray Image Coding Based On Contourlet Transformations

Author name: طيبة محمد غازي سامي السليفاني
Supervisor name: خليل ابراهيم السيف
General topic: Computer Science
Specific topic: Image Processing
Degree: Master
University: University of Al Mosul - College Of Computer Science And Mathematics - Department of Computer Science
Language: English
University location: Mosul
First pages:

تشخيص وتتبع الاجسام بناء على الصور المتتابعة == Detecting And Tracking Objects Based On Image Sequence

Author name: سلامة عذاب رسن
Supervisor name: هالة بهجت عبد الوهاب
General topic: Computer Science
Specific topic: Image Processing
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Computer Science
Language: English
University location: Babylon
First pages:

طرق عنقدة حديثة لصور الدماغ الطبية == A New Clustering Approach For Medical Brain Images

Author name: بهيجة خضير شكر الحلو
Supervisor name: نبيل هاشم الاعرجي | عباس محسن البكري
General topic: Computer Science
Specific topic: Image Processing
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Computer Science
Language: English
University location: Babylon
First pages:

مشاركة الصور السريه بالاعتماد على ترميز التحويل == Secret Image Sharing Based On Transform Coding

Author name: اشواق طالب هاشم
Supervisor name: لؤي ادور جورج
General topic: Computer Science
Specific topic: Image Processing
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - College Of Science - Department Of Computer Science
Language: English
University location: Babylon
First pages:
1 2 3 4