Photo Photo Photo Photo Photo Photo

Print
E-mail
Computer Science: A Modified Segmentation Approach for Real World Images Based on Edge Density Associated with Image Contrast Stretching

 

A Modified Segmentation Approach for Real World Images Based on Edge Density Associated with Image Contrast Stretching

Hayder Ayad*, Nidaa Flaih Hassan, Suhad Mallallah

Department of Computer Science, University of Technology, Baghdad, Iraq.

Abstract

     Segmentation of real world images considered as one of the most challenging tasks in the computer vision field due to several issues that associated with this kind of images such as high interference between object foreground and background, complicated objects and the pixels intensities of the object and background are almost similar in some cases. This research has introduced a modified adaptive segmentation process with image contrast stretching namely Gamma Stretching to improve the segmentation problem. The iterative segmentation process based on the proposed criteria has given the flexibility to the segmentation process in finding the suitable region of interest. As well as, the using of Gamma stretching will help in separating the pixels of the objects and background through making the dark intensity pixels darker and the light intensity pixels lighter. The first 20 classes of Caltech 101 dataset have been utilized to demonstrate the performance of the proposed segmentation approach. Also, the Saliency Cut method has been adopted as a benchmark segmentation method. In summary, the proposed method improved some of the segmentation problems and outperforms the current segmentation method namely Saliency Cut method with segmentation accuracy 77.368%, as well as it can be used as a very useful step in improving the performance of visual object categorization system because the region of interest is mostly available.

Keyword: Segmentation, first order derivative, Sobel edge detector, Gamma Stretching, Saliency Cut method, Caltech 101 Dataset.

طريقة تجزئة معدلة لصور العالم الحقيقي بناءا على كثافة الحافة وتمدد تباين الصورة

حيدر اياد *، نداء فليح حسن ، سهاد مالله

قسم علوم الحاسوب ، الجامعة التكنولوجية، بغداد, العراق.

الخلاصة

      تجزئة صور العالم الحقيقي تعتبر واحدة من أكثر المهام تحديا في مجال الرؤية الحاسوبية بسبب العديد من المشاكل التي ترتبط مع هذا النوع من الصور مثل التداخل العالي بين المقدمة والخلفية للكائن البصري وكائنات بصرية معقدة وكثافة حافة البكسل في الكائن والخلفية تتشابه تقريبا في بعض الحالات. وقد قدم هذا البحث عملية تجزئة معدله ومتكيفة بالاعتماد على تمدد تباين الصور وهي “Gamma Stretching” لتحسين مشكلة التجزئة. إن عملية التجزئة المتكررة على أساس المعايير المقترحة اعطت مرونة عالية لعملية التجزئة في العثور على الكائن في الصورة. وكذلك، فإن استخدام “Gamma Stretching” سيساعد في فصل بكسل الذي ينتمي للكائن من البكسل الذي ينتمي للخلفية من خلال جعل البكسل المظلم أكثر قتامة والبكسل المضيء اكثر اضائة. وقد استخدمت اول عشرين صنف من قاعدة بينات “Caltech 101”  للتدليل على  فعالية أداء طريقة التجزئة المقترحة.أيضا، وقد استخدمت طريقة Saliency” “Cut كمعيار لقياس كفائة الطريقة المقترحة.وباختصار، فان الطريقة المقترحة عالجت بعض مشاكل التجزئة وتفوقت على طريقة التقطيع الحالي وهي طريقة ال “Saliency Cut” بدقة تقسيم 77.368٪ وبالاضافه الى ذلك يمكن استخدام طريقة التجزئه كخطوة اساسيه في تحسين أداء تميز الكائن البصري لأن المنطقة ذات الاهتمام تتوفر في الغالب.




alt

 

S5 Box

Login



Register

*
*
*
*
*

Fields marked with an asterisk (*) are required.