رسائل وأطاريح. جامعية كيفية استعمال طرق مهجنة لتكميم الصور أدوات اصطناعية مختلفة
ناقشت كلية الهندسة الخوارزمي رسالة ماجستير للطالب محمد عادل من قسم هندسة المعلومات والاتصالات يوم الثلاثاء الموافق ٩/٧/٢٠٢١ في قاعة الدراسات العليا في الكلية برئاسة أ. م. د. امير حسين مدير وحدة التعليم المستمر والتدريس. في القسم وعضوية كل. من أ. م. د. صادق حبيب من كلية الهندسة جامعة بغداد وأ. م. د. علي عدنان جامعة النهرين و م. د. فاطمة بهجت من قسم هندسة المعلومات كلية الهندسة الخوارزمي تضمنت عدة محاور علمية توصل الباحث من طريقة كيفية
معالجة تكميم الألوان (CQ) هي مفيدة في المجالات والتطبيقات التي تستخدم فيها هذه الصورة الملونة. يمكن أن تكون جميع المساحة الكاملة (السعة وعرض النطاق الترددي للشبكة وشاشات الدقة الحقيقية).يمكن أن تبدأ أعمال البدء في رؤية سيارات CQ بالعراق. يعمل CQ على مرحلتين: إنشاء لوحة الألوان (CP) وتعيين الصور المخرجه باستخدام CP.
في هذه الرسالة ، تم اقتراح حل هذه المشكلة. يقسمون العمل إلى أربع مراحل (التهيئة ، والتوظيف ، والمتفرج ، والكشاف) التي تم تبنيها من خوارزمية ABC الجذر بدمجها مع خوارزميات تجميع (K-Means و Fuzzy C-Mean) في توليد العمل (لوحة الألوان) بالإضافة إلى وظيفة موضوعية لتحسين المجتمع (لوحة موضوعية الألوان).
الطريقة الأولى هي (ABC_KM) تعتمد على خوارزمية ABC وسلوك خوارزمية KM في جميع المراحل الأربع الخاصة بخوارزميه (ABC) منذ أن أعطى الأسلوب ودقة أكبر بسبب طريقة حساب اختلاف الألوان للصورة الأصلية إلى النقطه الوسطى من المجتمع (CP) تنتهي في KM التي تم تبنيها في لوحة الالوان الجديدةتعطي هذه الدقة ، حسنًا ، عند اختيار 16 لونًا ، يكون MSE = 54.9 و PSNR = 30.7 و الوقت = 125.19.
اما الطريقة الثانية الجديدة فتعتمد على الوقت الحقيقي (ABC_FCM_KM) وهي معتمدة على سلوك ABC وسلوك خوارزميات KM و FCM. تم إنشاء سابقة ، وابتدائها في البداية ، بداية طيبة في بداية المرحلة الثانوية. سلوك لتوليد المجتمع (CP). تستخدم مراحل التوظيف والمتفرجون في سلوك K-Means الذي يعد سريعًا للاختلاف عن CP Centroid. اذ عند اختيار 16 لونًا يكون MSE = 55.55 ، PSNR = 30.7 ، مع وقت مثالي يبلغ 65.14.
تم اختبار الطرق على سبع صور ، كل منها مقسمة إلى 16 ، 32 ، 64 ، 128 لونًا على التوالي. جميع النتائج أفضل من الأعمال السابقة من حيث MSE و PSNR و Time. تمنح ABC_FCM_KM وقتًا أفضل في حوالي نصف وقت طريقة ABC_KM بشكل أسرع.ABC_KM أفضل من حيث الدقة من حيث ABC_FCM_KM من حيث MSE و PSNR. يجعل مما يجعل ABC_FCM_KM أفضل لأنه يوفر وقتًا نتائج ممتازة.
