Color image denoising using stationary wavelet transform and adaptive wiener filter

العناوين الأخرى

إزالة الضوضاء من الصور الملونة باستعمال تحويلة المويجة المستقرة و مرشح وينر المتكيف

عدد الاستشهادات بقاعدة ارسيف : 
1

المؤلف

Ulwan, Iman Muhammad Jafar

المصدر

al-Khwarizmi Engineering Journal

العدد

المجلد 8، العدد 1 (31 مارس/آذار 2012)، ص ص. 18-26، 9ص.

الناشر

جامعة بغداد كلية هندسة الخوارزمي

تاريخ النشر

2012-03-31

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

9

التخصصات الرئيسية

تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الموضوعات

الملخص AR

أن عملية إزالة الضوضاء من الصور المتأثرة بضوضاء من نوع Gaussian هي من المشاكل في عمليات المعالجة الصورية.

العديد من الدراسات اعتمدت على تطبيق تقنية العتبة على معاملات المويجة، ان معظم هذه الدراسات ركزت على التشكيل الإحصائي لمعاملات المويجة و على الاختبار الأمثل لقيمة العتبة.

يقدم هذا البحث طريقة جديدة لإزالة الضوضاء بواسطة دمج تقنية إزالة الضوضاء باستعمال تحويله المويجة المستقرة و مرشح Wiener ، حيث يتم تطبيق مرشح Wiener على الصورة المرتجعة من معاملات التقريب فقط بينما يتم تطبيق تقنية العتبة على قيم معاملات التفاصيل التي تم الحصول عليها بتطبيق تحويله المويجة المستقرة و من ثم دمج النتجتين.

لقد تم تنفيذ الطريقة المقترحة باستعمال برنامج ماتلاب R2010a على صور ملونة و ملوثة بضوضاء من نوع Gaussian .

أظهرت النتائج تحسين واضح للصور وصل لحد 3.5Db.

الملخص EN

The demising of a natural image corrupted by Gaussian noise is a problem in signal or image processing.

Much work has been done in the field of wavelet thresholding but most of it was focused on statistical modeling of wavelet coefficients and the optimal choice of thresholds.

This paper describes a new method for the suppression of noise in image by fusing the stationary wavelet denoising technique with adaptive wiener filter.

The wiener filter is applied to the reconstructed image for the approximation coefficients only, while the thresholding technique is applied to the details coefficients of the transform, then get the final denoised image is obtained by combining the two results.

The proposed method was applied by using MATLAB R2010a with color images contaminated by white Gaussian noise.

Compared with stationary wavelet and wiener filter algorithms, the experimental results show that the proposed method provides better subjective and objective quality, and obtain up to 3.5 dB PSNR improvement.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Ulwan, Iman Muhammad Jafar. 2012. Color image denoising using stationary wavelet transform and adaptive wiener filter. al-Khwarizmi Engineering Journal،Vol. 8, no. 1, pp.18-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-316630

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Ulwan, Iman Muhammad Jafar. Color image denoising using stationary wavelet transform and adaptive wiener filter. al-Khwarizmi Engineering Journal Vol. 8, no. 1 (2012), pp.18-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-316630

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Ulwan, Iman Muhammad Jafar. Color image denoising using stationary wavelet transform and adaptive wiener filter. al-Khwarizmi Engineering Journal. 2012. Vol. 8, no. 1, pp.18-26.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-316630

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references : p. 25

رقم السجل

BIM-316630