Image denoising using framelet transform
العناوين الأخرى
رفع الضوضاء عن الصور باستخدام التحويل الاطاري
المؤلفون المشاركون
Nahr, Ali K.
Abd Allah, Hadil Nasrat
المصدر
Engineering and Technology Journal
العدد
المجلد 28، العدد 13 (31 ديسمبر/كانون الأول 2010)
الناشر
تاريخ النشر
2010-12-31
دولة النشر
العراق
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
في العديد من تطبيقات معالجة الصورة الرقمية، تصادف الصورة مشكلة التشويش بالأنواع المختلفة من الضوضاء التي تؤدي إلى نسخة مشوشة من الصورة لذلك رفع التشويش من الصورة من المشاكل المهمة التي تهدف لإيجاد نسخة تخمين من الصورة المشوشة كصورة محتملة قريبة من الصورة الأصلية.
تقدم هذه المقالة أولا، طريقة مقترحة لحساب النقل الإطاري ذو البعد الواحد و ذو البعدين.
تختصر كثيرا من الذاكرة المطلوبة.
أيضا تقدم التحويلات المعكوسة لكل الطرق في التحويل الإطراي في الأبعاد المتعددة.
ثانيا، اقترحت العديد من التقنيات لرفع التشويش من الصور ذات اللون الرمادي و الملون.
و اقترحت طريقة لتحديد حد العتبه و قورنت مع طرق تحديد العتبة الأخرى.
بالنسبة لتحديد العتبة الصلب (Hard thresholding)، كانت نسبة ال (PSNR) هي (dB 13.5483) عندما كان توزيع التشويش هو (20).
ال (PSNR) ازداد مع تحديد العتبة المعتدل (Soft thresholding)، فقد أعطى قيمة (PSNR) مساوية إلى (dB 14.1734) بالوقت الذي كان فيه توزيع التشويش هو (20).
البعض من مخططات رفع التشويش أعلاه مجربة على صورة الفلفل لمعرفة تطبيقات رفع التشويش فإذا كانت الحالة المشوشة للصورة لها قيمة نسبة الإشارة على الضوضاء (SNR) مساوية (dB 11.9373).
تكون الصورة المخمنة العائدة من رفع التشويش باستخدام التحويل المويجي لها قيمة (SNR) مساوية إلى (dB 17.4661)، و الصورة المخمنة العائدة من رفع التشويش باستخدام ثابتة التحويل المويجي لها قيمة (SNR) مساوية إلى (dB 18.1459)، و الصورة المخمنة العائدة من رفع التشويش باستخدام حزمة التحويل المويجي قيمة (SNR) مساوية إلى (dB 19.3640)، بينما أصبحت الصورة المخمنة العائدة من رفع التشويش باستخدام التحويل الإطاري لها قيمة (SNR) مساوية إلى (dB 21.9138)، أخيرا الصورة المخمنة العائدة من رلع التشويش باستخدام التحويل الإطاري للصورة الملونة كان قيم (SNR) مساوية إلى (dB 27.3443).
الملخص EN
In many of the digital image processing applications, observed image is modeled to be corrupted by different types of noise that result in a noisy version.
Hence image denoising is an important problem that aims to find an estimate version from noisy image that is as close to the original image as possible.
In this paper, introduces firstly was applied method of computing one and two dimensional frame let transform .The applying method reduces heavily processing time for decomposition of image keeping or overcoming the quality of reconstructed images.
In addition, it cuts heavily the memory demands .Also, the inverse procedures of all the above transform for multi- dimensional cases verified.
Secondly, many techniques are proposed for denoising of gray scale and color image.
A new threshold method is proposed and compared with the other thresholding methods.
For hard thresholding, PSNR gives (13.548) value while the PSNR was increased in the proposed soft thresholding, it gives (14.1734) PSNR value when the noise variance is (20).
Some of the above denoising schemes are tested on Peppers image to find its effect on denoising application.
The noisy version with SNR is equal to (11.9373 dB), the denoising image using WT with SNR is equal to (17.4661 dB), the denoising image using SWT with SNR is equal to (18.1459 dB), the denoising image using WPT with SNR is equal to (19.3640 dB), the denoising image using FT with SNR is equal to (21.9138 dB).
Finally the denoising image for color image using FT with SNR is equal to (27.3443 db).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abd Allah, Hadil Nasrat& Nahr, Ali K.. 2010. Image denoising using framelet transform. Engineering and Technology Journal،Vol. 28, no. 13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-263126
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abd Allah, Hadil Nasrat& Nahr, Ali K.. Image denoising using framelet transform. Engineering and Technology Journal Vol. 28, no. 13 (2010).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-263126
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abd Allah, Hadil Nasrat& Nahr, Ali K.. Image denoising using framelet transform. Engineering and Technology Journal. 2010. Vol. 28, no. 13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-263126
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-263126
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
