في عالم معالجة الصور، يعد تحليل نسيج الصورة أمرًا بالغ الأهمية لمختلف المهام، من التعرف على الأشياء إلى التشخيص الطبي. أداة قوية لالتقاط وتحديد الكم هذا النسيج هي مصفوفة التواجد المشترك. تدخل هذه المقالة في مفهوم مصفوفات التواجد المشترك، موضحة إنشاءها وتطبيقاتها في الهندسة الكهربائية.
ما هي مصفوفة التواجد المشترك؟
تخيل صورة رقمية كشبكة من وحدات البكسل. مصفوفة التواجد المشترك (المعروفة أيضًا بمصفوفة التبعية المكانية لمستويات الرمادي) هي تمثيل إحصائي لكيفية تكرار أزواج وحدات البكسل بمستويات رمادية محددة عند مسافة واتجاه محددين داخل الصورة.
فكر في الأمر على أنه جدول حيث يمثل كل صف وعمود مستوى رمادي محدد. تحتوي كل خلية في الجدول على قيمة تشير إلى عدد مرات ظهور بكسل بمستوى رمادي الصف بجوار بكسل بمستوى رمادي العمود، في ظل المسافة والاتجاه المحددين.
بناء مصفوفة التواجد المشترك
يشمل إنشاء مصفوفة التواجد المشترك عدة عوامل رئيسية:
استخراج خصائص النسيج
توفر مصفوفات التواجد المشترك معلومات غنية عن نسيج الصورة. يسمح لنا تحليل هذه المصفوفات بحساب مختلف خصائص النسيج التي تحدد جوانب مختلفة من بنية الصورة، مثل:
التطبيقات في الهندسة الكهربائية
تجد مصفوفات التواجد المشترك تطبيقات متنوعة في الهندسة الكهربائية، بما في ذلك:
المزايا والقيود
تقدم مصفوفات التواجد المشترك عدة مزايا:
ومع ذلك، توجد بعض القيود:
الاستنتاج
توفر مصفوفات التواجد المشترك أداة قوية لتحليل نسيج الصورة. تسمح قدرتها على التقاط العلاقات المكانية بين وحدات البكسل باستخراج معلومات قيمة عن بنية الصورة. من خلال فهم إنشاء وتطبيق مصفوفات التواجد المشترك، يمكن للمهندسين الاستفادة من هذه التقنية لتعزيز مهام معالجة الصور عبر مختلف المجالات، من التصوير الطبي إلى الاستشعار عن بعد.
Instructions: Choose the best answer for each question.
1. What does a co-occurrence matrix represent?
(a) The distribution of pixel values in an image. (b) The frequency of pixel pairs with specific gray levels at a defined distance and orientation. (c) The average gray level of each pixel in the image. (d) The edges and boundaries in an image.
(b) The frequency of pixel pairs with specific gray levels at a defined distance and orientation.
2. Which of the following factors is NOT involved in constructing a co-occurrence matrix?
(a) Distance between pixel pairs. (b) Orientation of pixel pairs. (c) Image resolution. (d) Number of gray levels.
(c) Image resolution.
3. Which texture feature measures the local similarity of gray levels?
(a) Contrast (b) Correlation (c) Homogeneity (d) Energy
(c) Homogeneity
4. What is NOT an application of co-occurrence matrices in electrical engineering?
(a) Image compression (b) Image segmentation (c) Object recognition (d) Medical imaging
(a) Image compression
5. What is a significant limitation of co-occurrence matrices?
(a) Inability to capture complex textures. (b) High computational cost for small images. (c) Insensitivity to noise. (d) Limited applications in image processing.
(a) Inability to capture complex textures.
Objective: Calculate the contrast feature using a co-occurrence matrix for a given image.
Materials:
Instructions:
contrast = sum(sum(abs(i - j)^2 * P(i, j)))
where P(i, j) is the element at row i and column j in the co-occurrence matrix.The exact calculation and interpretation of contrast will depend on the chosen image and co-occurrence matrix parameters. However, a higher contrast value generally indicates a more heterogeneous texture with significant variations in gray levels. A lower contrast value suggests a more homogeneous texture with less variation.
Comments