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dc.contributor.authorMORSLI, Marwa
dc.contributor.authorMOULAY OMAR, Hadjer
dc.contributor.authorOmari, Mohammed / supervisor
dc.date.accessioned2020-11-02T09:35:35Z
dc.date.available2020-11-02T09:35:35Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-adrar.edu.dz/jspui/handle/123456789/4249
dc.descriptionIntelligent Systemsen_US
dc.description.abstractContent based image retrieval (CBIR) systems use the contents of image such as color, texture and shape to represent and retrieve images from large databases. In this thesis, we present a CBIR system based on integration of both color and texture feature. Due to the poor distinguishing power of color histogram, we have used color moments and color correlogram, which encode some spatial information. They are used to extract the color feature from the image. Gabor filter is used in image retrieval to represent the texture feature. In our work, we try to enhance Gabor filter efficiency using a meta-heuristic optimization: Genetic Algorithms. The similarity of combined features is calculated using Manhattan distance measure. A comparison study of the proposed method with other conventional methods is also presented in this manuscript and experimental results show that the proposed method has good results.en_US
dc.description.abstractLes systèmes d'extraction d'images basés sur le contenu (CBIR) utilisent le contenu de l'image comme la couleur, la texture et la forme pour représenter et récupérer des images à partir de grandes bases de données. Dans ce mémoire, nous présentons un système CBIR basé sur l'intégration de la couleur et de la texture. En raison du faible pouvoir de distinction de l'histogramme de couleur, nous avons utilisé des moments de couleur et un corrélogramme de couleur, qui codent certaines informations spatiales. Ils sont utilisés pour extraire la caractéristique de couleur de l'image. Le filtre Gabor est utilisé dans la récupération d'image pour représenter la propriété de texture. Dans notre travail, nous essayons d'améliorer l'efficacité des filtres de Gabor en utilisant une optimisation méta-heuristique: les algorithmes génétiques. La similarité des caractéristiques combinées est calculée à l'aide de la mesure de distance Manhattan. Une étude comparative de la méthode proposée avec d'autres méthodes conventionnelles est également présentée dans ce manuscrit et les résultats expérimentaux montrent que la méthode proposée donne de bons résultats.
dc.language.isoenen_US
dc.publisherUniversity Ahmed DRAIA of Adraren_US
dc.subjectCBIRen_US
dc.subjectcolor momentsen_US
dc.subjectcolor correlogramen_US
dc.subjectManhattan distanceen_US
dc.titleOptimal Gabor Filter Parameters Selection using Genetic Algorithmsen_US
dc.title.alternativeApplication of Content based Image Retrievalen_US
dc.typeThesisen_US
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