المعالجة الرقمية لتحسن وضوح صور الخرائط التاريخية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي
DOI:
https://doi.org/10.31973/aj.v1i141.1814الكلمات المفتاحية:
الخرائط التاريخية، المعالجة الرقمية للصور، الذكاء الاصطناعي، دقة الوضوح الميثاليةالملخص
تعد معالجة البيانات وتجهيزها من أهم الخطوات التي تسبق أي عملية تحليلية، ولأهمية هذا الموضوع المتعلق بدراسة الخرائط التاريخية والمعوقات التي قد تطرأ عند دراسة صور الخرائط التاريخية كان لابد من عرض هذه الصعوبات وأيجاد الحلول لأستكمال عمليات التحاليل اللاحقة للوصول إلى نتائج أكثر دقة. في كثر من الأحيان لا يمكن الحصول على النسخ الأصلية للخرائط التاريخية لدراستها خصوصاً في العالم العربي، لكنها تتوفر في العديد من الموقع العالمية والتي تتيح عملية تحميلها بدقة معينة قد لا تكون مناسبة لعمل بعص التحليلات المختصة بالخرائط التاريخية.
تبرز أهمية هذه الدراسة في تحسين وضوح وجودة صور الخرائط التاريخية الرقمية المستوردة من المواقع الإلكترونية الموثوقة، للوصول إلى الوضوح والجودة المثالية لعمل التحليلات ذات العلاقة بالخرائط التاريخية خصوصاً في مجال تقييم دقتها الهندسية بعد أدخالها في بيئات برمجية مختصة.
سعت الدراسة إلى الأستفادة من برمجيات الذكاء الاصطناعى (Artificial Intelligence) العامة لمعالجة صور الخرائط التاريخية المدروسة بهدف زيادة وضوح صور الخرائط عبر برنامج (Gigapixel AI) الخاص بمضاعفة اعداد بيكسلات الصورة بالإضافة إلى تحسن جودتها باستخدام برنامج (Sharpen AI).
خلصت الدراسة إلى أهمية استخدام برمجيات الذكاء الاصطناعي في زيادة وضوح الصور وتحسن جودتها، وأن تلك التقنية فعالة لتعامل مع العديد من الخرائط التاريخية الرقمية المحملة من الشبكة العنكبوتية، كما توصلت الدراسة إلى أن الدقة المثالية لوضوح صور الخرائط التاريخية لغرض تحليلها تقع مابين 5000 – 8000 بيكسل في البوصة.
التنزيلات
المراجع
Acharjee, P. (2020, 1 22). Understanding AI-powered noise reduction. Retrieved from Topaz Labs AI: https://topazlabs.com/learn/understanding-ai-powered-noise-reduction/#why-is-image-noise-reduction-such-a-challenge
Adami, A., Fregonese, L., Guerra, F., Tsioukas, V., Livieratos, E., & Tsioukas, V. (2007, 10 1). DIGITAL REPRESENTATIONS AND ANALYSIS OF DEFORMATIONS INDUCED IN MAP SUPPORTING MATERIALS. ISPRS XXI International CIPA Symposium, Athens, Greece.
Barry Lawrence Ruderman Antique Maps Inc. (2020). Antique Maps Europe Southern Europe. Retrieved from Raremaps: https://www.raremaps.com/gallery/detail/47488/turcicum-imperium-de-wit
Barry Lawrence Ruderman Antique Maps Inc. (2020). Antique Maps Middle East & Holy Land. Retrieved from Raremaps: https://www.raremaps.com/gallery/detail/42390/carte-des-trois-arabies-tiree-en-partie-de-larabe-de-nubie-mariette---sanson
Barry Lawrence Ruderman Antique Maps Inc. (2020). Antique Maps Middle East & Holy Land L'Arabia Divisa In Petrea, Deserta E Felice. Retrieved from RareMaps: https://www.raremaps.com/gallery/detail/56888/larabia-divisa-in-petrea-deserta-e-felice-1784-zatta
Barry Lawrence Ruderman Antique Maps Inc. (2020). Antique Maps World. Retrieved from Raremaps: https://www.raremaps.com/gallery/detail/65167/deliniantur-in-hac-tabula-orae-maritimae-abexiae-freti-mec-van-linschoten
Barry Lawrence Ruderman Antique Maps Inc. (n.d.). Antique Maps Asia. Retrieved from RareMaps: https://www.raremaps.com/gallery/detail/62523/secundae-partis-asiae-de-jode
Bartoněk, D., Opatřilová, I., & Dermeková, S. (2012, April 19–20). Database design of the historical maps. 7th ICA Workshop on Digital Approaches to Cartographic Heritage.
Bayer, T. (2014, 3 21). Estimation of an unknown cartographic projection and its parameters from the map. Geoinformatica (2014), pp. 621–669.
Bendell, C., Kadlec, T., Weiss, Y., Podjarny, G., Doyle, N., & McCall, M. (2016). High Performance Images Shrink, Load, and Deliver Images for Spee. United States of America: O’Reilly Media, Inc.
Budig, B. (2018). Extracting Spatial Information from Historical Maps. Wurzburg: Wurzburg University Press.
Carriona, D., Migliaccio, F., Minini, G., & Zambranob, C. (2016). From historical documents to GIS: A spatial database for medieval fiscal data in Southern Italy. HISTORICAL METHODS, pp. VOL. 49, NO. 1, 1–10.
Chiang, Y.-y., Leyk, S., & Knoblock, C. (2014, 5). A Survey of Digital Map Processing Techniques. Association for Computing Machinery ACM Computing Surveys, Vol. 47, No. 1, Article 1, pp. 1 - 44.
Doherty, S. (2020, 5 21). Sharpen AI Frequently Asked Questions. Retrieved from Topaz Labs AI: https://help.topazlabs.com/hc/en-us/articles/360040442032-Sharpen-AI-Frequently-Asked-Questions
Gatta, G. (2010). Valorizzazione di cartografia storica attraverso moderne tecniche geomatiche: recupero metrico, elaborazione e consultazione in ambiente digitale. Bologna: Alma Mater Studiorum ‐ Università di Bologna.
Geographicus Rare Antique Maps. (2020). 1814 Thomson Map of Arabia, Egypt, and Abysinnia. Retrieved from Geographicus Rare Antique Maps: https://www.geographicus.com/P/AntiqueMap/Arabia-thomson-1814
Guerra, F., & Balletti, C. (2016, September). Historical Maps for 3D Digital City's History. Cartographica The International Journal for Geographic Information and Geovisualization 51, pp. 115-126.
Jenny, B., & Hurni, L. (2011). Studying cartographic heritage: Analysis and visualization of geometric distortions. Cultural Heritage, pp. 402–411.
Salyer, H. (2020, 1 21). What is noise in photography? Retrieved from Topaz Labs AI: https://topazlabs.com/learn/what-is-noise-in-photography/
Topaz Labs. (2020, 5 13). Gigapixel AI Topaz Help Center. Retrieved from https://help.topazlabs.com/hc/en-us/articles/360012419692-Introducing-Gigapixel-AI
World Digtal Library. (2014, 6 17). Arabia, the Red Sea and Persian Gulf. Retrieved from WORLD DIGITAL LIBRARY: https://www.wdl.org/en/item/12885/
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
:حقوق الطبع والنشر والترخيص
بالنسبة لجميع البحوث المنشورة في مجلة الآداب، يحتفظ الباحثون بحقوق النشر. يتم ترخيص البحوث بموجب ترخيص Creative Commons CC BY 4.0 المفتوح ، مما يعني أنه يجوز لأي شخص تنزيل البحث وقراءته مجانًا. بالإضافة إلى ذلك ، يجوز إعادة استخدام البحث واقتباسه شريطة أن يتم الاستشهاد المصدر المنشور الأصلي. تتيح هذه الشروط الاستخدام الأقصى لعمل الباحث وعرضه.
:إعادة إنتاج البحوث المنشورة من الناشرين الآخرين
من الضروري للغاية أن يحصل الباحثون على إذن لإعادة إنتاج أي بحث منشورة (أشكال أو مخططات أو جداول أو أي مقتطفات من نص) لا يدخل في نطاق الملكية العامة أو لا يملكون حقوق نشرها. يجب أن يطلب الباحثون إذنًا من مؤلف حقوق النشر (عادة ما يكون الناشر).
يطلب الإذن في الحالات التالية:
بحوثك الخاصة المنشورة من قِبل ناشرين آخرين ولم تحتفظ بحقوق النشر الخاصة بها.
مقتطفات كبيرة من بحوث أي شخص أو سلسلة من البحوث المنشورة.
استخدم الجداول والرسوم البيانية والمخططات والمخططات والأعمال الفنية إذا لم يتم التعديل عليها.
الصور الفوتوغرافية التي لا تملك حقوق لنشرها.
لا يطلب الإذن في الحالات التالية:
إعادة بناء الجدول الخاص بك مع البيانات المنشورة بالفعل في مكان آخر. يرجى ملاحظة أنه في هذه الحالة يجب عليك ذكر مصدر البيانات في شكل "بيانات من ..." أو "مقتبس من ...".
تعتبر عروض الأسعار القصيرة معقولة الاستخدام العادل ، وبالتالي لا تتطلب إذنًا.
الرسوم البيانية ، الرسوم البيانية ، المخططات ، الأعمال الفنية التي أعاد الباحث رسمها بالكامل والتي تم تغييرها بشكل ملحوظ إلى درجة لا تتطلب الاعتراف.
الحصول على إذن
لتجنب التأخير غير الضروري في عملية النشر ، يجب أن تبدأ في الحصول على أذونات في أقرب وقت ممكن. لا يمكن لمجلة الآداب نشر بحث مقتبس من منشورات أخرى دون إذن.
قد يمنحك مالك حقوق الطبع والنشر تعليمات بشأن شكل الإقرار الواجب اتباعه لتوثيق عمله ؛ بخلاف ذلك ، اتبع النمط: "مستنسخ بإذن من [المؤلف] ، [كتاب / المجلة] ؛ نشره [الناشر] ، [السنة]." في نهاية شرح الجدول ، الشكل أو المخطط.
كيفية الاقتباس
