فایل ورد کامل بهبود تفاوت‌های بافت شناختی براساس آنالیز مؤلفه ریخت شناسی (مورفولوژی)

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

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل بهبود تفاوت‌های بافت شناختی براساس آنالیز مؤلفه ریخت شناسی (مورفولوژی)،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۴۰ صفحه

این مقاله یک روش بهبود بافت جدید پیشنهاد می‌کند که از تجزیه تصویر استفاده می‌کند که به ویژگی‌های بصری مختلف بافت‌ها اجازه می‌دهد تا توسط اجزای جداگانه ر خلاف روش های قبلی که به طور غیر مستقیم باعث تقویت بافت می شوند یا تمام اطلاعات مربوط به بافت را با استفاده از یک مؤلفه تصویر واحد نشان می دهند، ارائه شود. روش ما به عنوان یک مرحله پیش‌ پردازش قبل از استفاده از الگوریتم های بخش‌بندی تصویر مبتنی بر بافت در نظر گرفته شده ‌است. روش ما از یک تغییر در آنالیز اجزای مورفولوژیکی (‏MCA) استفاده می‌کند که به بافت این امکان را می‌دهد تا به چند مولفه مورفولوژیکی تقسیم شود که هر کدام ویژگی‌های بصری متفاوتی از بافت را نشان می‌دهند. ما چهار نمونه از این ویژگی‌های بافتی را انتخاب کرده و فرهنگ لغت‌های جدیدی را برای استخراج این مولفه‌ها با استفاده از MCA پیشنهاد می‌کنیم. سپس روش‌هایی را برای اصلاح هر جز بافت و ترکیب مجدد آن‌ها برای ایجاد یک تصویر ارتقا یافته با بافت پیشنهاد می‌کنیم. ما روش خود را به عنوان یک مرحله پیش ‌پردازش قبل از تعدادی از روش‌های بخش‌بندی مبتنی بر بافت به کار بردیم و دقت نتایج را با هم مقایسه کردیم. ما همچنین با مثالی مکانیزم اصلی را نشان می‌دهیم که بواسطه آن روش ما نتایج بهتری تولید می‌کند، یعنی باعث می‌شود خوشه‌های ویژگی‌ های بافت محلی هر بافت تصویر متمایز به طور متقابل در فضای ویژگی چند بعدی به درجه بسیار برتر در مقابل روش ‌های بهبود مقایسه واگرا شوند.

عنوان انگلیسی:

Enhancement of Textural Differences Based on Morphological Component Analysis

~~en~~ writers :

Jianning Chi and Mark Eramian

This paper proposes a new texture enhancement
method which uses an image decomposition that allows different
visual characteristics of textures to be represented by separate
components in contrast with previous methods which either
enhance texture indirectly or represent all texture information
using a single image component. Our method is intended to be
used as a preprocessing step prior to the use of texture-based
image segmentation algorithms. Our method uses a modification
of morphological component analysis (MCA) which allows
texture to be separated into multiple morphological components
each representing a different visual characteristic of texture.
We select four such texture characteristics and propose new
dictionaries to extract these components using MCA. We then
propose procedures for modifying each texture component and
recombining them to produce a texture-enhanced image.
We applied our method as a preprocessing step prior to a
number of texture-based segmentation methods and compared
the accuracy of the results, finding that our method produced
results superior to comparator methods for all segmentation
algorithms tested. We also demonstrate by example the main
mechanism by which our method produces superior results,
namely that it causes the clusters of local texture features
of each distinct image texture to mutually diverge within the
multidimensional feature space to a vastly superior degree versus
the comparator enhancement methods.

$$en!!