استعمال الأنظمة الهجينة كمرشحات للصور أحادية اللون

Abstract AR

تتعرض الصور إلى أنواع مختلفة من التشوهات التي تجعلها غير واضحة المعالم و غير مفسرة من الناظر هنالك الكثير من تقنيات إزالة التشوهات عن الصور (مرشحات Filter) و التي هي جزء من عمليات معالجة الصور منها طرق الحيز الترددي و الآخر الحيز المكاني في بحثنا هذا استعملنا عدة أنظمة هجينة كمرشحات اذ ان عملها ينضوي ضمن الحيز المكاني ; لإزالة التشوهات نوع بواسون و كاوس بنسبة (0.02) لصور ذات التدرج الرمادي و هذه الأنظمة (المرشحات) هي : -النظام العصبي المضبب Neuro_fuzzy Filter : ناتج عن تهجين الشبكات العصبية و المنطق المضبب.

-النظام العصبي المضبب و خوارزمية العناقيد المضببة (FCM) FCM_Neuro_Fuzzy Filter : ناتج من تهجين الشبكات العصبية و المنطق المضبب و خوارزمية العناقيد المضببة.

- النظام العصبي المضبب و الخوارزمية الجينية Geno _Neuro_Fuzzy Filter :ناتج عن تهجين الشبكات العبية و المنطق المضبب و الخوارزميات الجينية.

- النظام العصبي المضبب و الخوارزمية الجينية خوارزمية العناقيد المضببة FCM_ Geno _Neuro_Fuzzy Filter: ناتج عن تهجين الشبكات العصبية و المنطق المضبب و الخوارزميات الجينية و خوارزمية العناقيد المضببة (FCM) لفحص كفاءة العمل للمرشحات المستعملة اعتمد لمقارنة النتائج المرشح الخطي (Linear Filter) المرشح الوسطى (Median Filter) و مرشح كاوس (Gaussian Filter) كذلك تم الاعتماد على مقياس (peak signal-to-noise ratio) (PSNR) (نسبة قيمة الاشارة إلى التشوهات) و هو أحد المقاييس المهمة في تحسين الصور و ضغطها لتحديد مقدار التحسين من خلال تحديد مقدار الفرق بين الصورة قبل التحسين و بعد التحسين.

أظهرت النتائج أن جميع المرشحات أعطت نتائج تحسين جيدة لكن النظام الهجيني : النظام العصبي_المضبب_و خوارزمية (FCM) أعطت أفضل نتائج ترشيح.