Photo Photo Photo Photo Photo Photo

Print
E-mail
Computer Science: AUTOMATIC ADAPTATION OF IMAGE SEGMENTATION CONTROL PARAMETERS FOR OUTDOOR SCENES

 

AUTOMATIC ADAPTATION OF IMAGE SEGMENTATION CONTROL PARAMETERS FOR OUTDOOR SCENES

 

Jane J. Stephan

Iraqi Commission For Computers & Informatics, Baghdad-Iraq

                  

Abstract

     This paper proposes a method for automatic adaptation of segmentation control parameters based on Genetic Algorithms. The goals of automatic adaptation of segmentation parameters in this research are to provide continuous adaptation to normal environmental variation conditions such as (time of day, weather) to exhibit learning capability and to provide robust performance when interacting with a dynamic environment. The research intended to adapt the performance of a well known existing segmentation method (Recursive region growing Algorithms) across a wide variety of environmental conditions which cause changes in the image characteristics and maximizes the segmentation quality measures. Experimental results are given that indicate the ability to adapt the segmentation performance in outdoor color image with high quality segmentation result in a minimal number of generations.

 

 

التكيّف التلقائي لعوامل سيطرة تجزئـة الصورة للمناظر الخارجية 

جين جليل اسطيفان

الهيئة العراقية للحاسبات والمعلوماتية. بغداد- العراق.


الخلاصة

في هذه الورقة نقترح طريقة تعتمد على الخوارزمية الجينية للتكيف التلقائي لعوامل السيطرة في تقسيم الصورة. في هذا البحث اهداف التكيّف التلقائي لعوامل التقسيم هو توفير التكيف الديناميكي مع التغيرات في الظرف البيئية والطبيعية مثل ( الوقت في اليوم, حالة الطقس ) لاظهار قابلية التعلم ولتقديم الاداء القوي عندما تتفاعل مع بيئة ديناميكية. البحث موجها نحو تكييف أداء طريقة تقسيم الصور المعروفة (خوارزمية نمو المنطقة المتكرر) عبر مجموعة واسعة من الظروف البيئية التي تسبب تغيرات في خصائص الصورة ويزيد من مقاييس الجودة العالية للصورة المقسمة. نتائج التجارب العملية تشير الى القدرة على تكيّف اداء التقسيم في الصور الملونة الخارجية مع نتائج جودة عالية باقل عدد من الاجيال.






alt

 

S5 Box

Login



Register

*
*
*
*
*

Fields marked with an asterisk (*) are required.