Color Reduction and Quantization using Kohonan Self Organizing Neural Networks and K-means algorithms

Younis, Najia; Saleh, Mohammed

dc.contributor.author	Younis, Najia
dc.contributor.author	Saleh, Mohammed
dc.date.accessioned	2024-11-23T10:21:19Z
dc.date.available	2024-11-23T10:21:19Z
dc.date.issued	2024-01-01
dc.identifier.issn	3740-2791
dc.identifier.uri	http://dspace-su.server.ly:8080/xmlui/handle/123456789/538
dc.description.abstract	يهدف هذا البحث على استخدام نظام يستخدم تميز الألوان لغرض تقليل عدد الألوان الفريدة في الصور الفوتوغرافية مع الحفاظ على مستوى عالٍ من دقة الألوان مقارنة بالصور الأصلية. تتأثر جودة الصورة بنظام الألوان الذي تختاره، لذا يعد الحصول على نظام يقلل او يزيل عدد الالوان الغير مهمة في الصور مع الحفاض على جودة الصورة أمرًا ضروريًا. إن تحديد نطاق كل لون في الصورة بشكل أفضل هو الهدف الذي يمكن من تقليل حجم الصورة، وهي التي يمكن أيضًا ان تكون مشكلة عندما يكون الاوان مدمجة. في هذه الدراسة، تم استخدام خوارزميتين شبكات كوهونين العصبية ذاتية التنظيم SOM وk-means لتحديد تقليل اللون لبعض الصور ومن ثم مقارنة النتائج التقنيتين k-means و SOM. أظهرت النتائج أن تقنية k-means أكثر فعالية من SOM في تصنيف قيم k في تقليل اللون.	en_US
dc.language.iso	other	en_US
dc.publisher	كلية التربية - جامعة سرت	en_US
dc.relation.ispartofseries	العدد 1;362-342
dc.subject	Color Reduction and Quantization	en_US
dc.subject	Kohonan Self Organizing Neural Networks and K-means	en_US
dc.title	Color Reduction and Quantization using Kohonan Self Organizing Neural Networks and K-means algorithms	en_US
dc.type	Article	en_US