ارائه یک شکل جدید از الگوهای باینری محلی به منظور طبقه بندی بافت تصویر

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 ارائه یک شکل جدید از الگوهای باینری محلی به منظور طبقه بندی بافت تصویر دارای ۱۴ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد ارائه یک شکل جدید از الگوهای باینری محلی به منظور طبقه بندی بافت تصویر  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی ارائه یک شکل جدید از الگوهای باینری محلی به منظور طبقه بندی بافت تصویر،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن ارائه یک شکل جدید از الگوهای باینری محلی به منظور طبقه بندی بافت تصویر :

نام کنفرانس، همایش یا نشریه : مهندسی برق و مهندسی کامپیوتر ایران – ب مهندسی کامپیوتر

تعداد صفحات :۱۴

طبقه بندی بافت تصویر نقش بسیار مهمی در بینایی ماشین و پردازش تصویر دارد. اولین و مهم ترین مرحله در طبقه بندی بافت تصویر، استخراج ویژگی از تصویر می باشد. تاکنون روش های بسیار زیادی برای استخراج ویژگی از تصاویر بافتی ارائه شده اند اما از میان روش های موجود الگوهای باینری محلی، در شکل اصلی و بهبودیافته خود، به دلیل سادگی در پیاده سازی و استخراج ویژگی های مناسب با دقت طبقه بندی بالا، مورد توجه بسیاری از متخصصان این زمینه قرار گرفته است. شکل اصلی الگوهای باینری محلی هرچند از نظر پیاده سازی بسیار ساده است، اما زمانی که شعاع همسایگی افزایش یابد پیچیدگی محاسباتی بالایی دارد. شکل بهبودیافته الگوهای باینری محلی نیز به الگوهای همگن برچسب های متمایز و به تمام الگوهای غیر همگن یک برچسب یکسان انتساب می دهد و این امر، طبقه بندی تصاویری که دارای درصد بالایی از الگوهای غیر همگن می باشند را با مشکل مواجه می سازد.در این مقاله، یک شکل جدید از الگوهای باینری محلی ارائه شده است که پیچیدگی محاسباتی آن نسبت به شکل اصلی الگوهای باینری محلی کمتر و دقت طبقه بندی آن نیز از شکل اصلی و بهبودیافته الگوهای باینری محلی بیشتر می باشد. روش ارائه شده در این مقاله نه تنها تصاویر با الگوهای همگن را به خوبی طبقه بندی می کند، بلکه در مورد تصاویری که دارای حجم بسیار بالایی از الگوهای غیر همگن می باشند نیز به خوبی عمل می کند. همچنین می توان با تغییر در بازه های شدت روشنایی، محلی یا سراسری بودن ویژگی ها را کنترل کرد. دقت طبقه بندی برای تمام تصاویر بافتی موجود در پایگاه داده Brodatz و Outex، کارایی روش ارائه شده را نشان می دهد.

کلید واژه: طبقه بندی بافت، استخراج ویژگی، الگوهای باینری محلی، شکل بهبودیافته الگوهای باینری محلی، ویژگی محلی و ویژگی سراسری