De-speckling 2D-discrete wavelet transform with hard threshold stage

Joint Authors

Hasan, Zafir F.
Abd al-Jabbar, Maha A.
al-Mukhtar, Zahra T. Abd

Source

al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics

Issue

Vol. 9, Issue 1 (30 Apr. 2012), pp.101-112, 12 p.

Publisher

University of Mosul College of Computer Science and Mathematics

Publication Date

2012-04-30

Country of Publication

Iraq

No. of Pages

12

Main Subjects

Mathematics

Topics

Abstract AR

تم في هذا البحث تطبيق طريقة جديدة لإزالة الضوضاء من الصور الرمادية بالاعتماد على التحويل المويجي المقطع الثنائي الأبعاد و على حد العتبة (حد العتبة الصلبة و الناعمة).

يقدم البحث خوارزمية لإزالة الضوضاء الرقطية باستخدام العلاقة اللوغارتمية.

حيث أن هذه العلاقة تغير الضوضاء الضريبة على ضوضاء جمعية و هكذا فإن عملية الإزالة ستصبح أكثر سهولة.

و قد تم إستخدام برنامج ألــ Matlab لبناء الخوارزمية و كذلك لقياس ألــ PSNR و معايير قياسية أخرى (NMV, NV, NSD, and ENL ) من اجل دراسة تأثير عملية إزالة الضوضاء عل الصور المتضررة.

إن نسبة الخطأ تصل إلىdB 24 و هي نتيجة مرضية للصورة المسترجعة بينما أعلى قيمة ل ENL هي 2.23*106 واقل قيمة لـ NMV, NV, NSD, و التي تصل إلى ,2.67*10-5 6.79 , 46*10-4 على التوالي تعطي صورة أكثر نقاوة و حدة.

كما تم تطبيق حد العتبة الأحادي (niversal threshold) على معاملات التردد العالي (LH, HL, and HH) من اجل إزالة الضوضاء الرقطية أما معاملات التردد الواطئ فتبقى بدون تغيير.

Abstract EN

In this work, a new method is implemented for removing noise from gray scale image that depends on two-dimensional discrete wavelet transform and Threshold stage (hard threshold).

This paper represents the algorithm to remove the speckle noise by using logarithm operation.

This operation changes the multiplicative noise to additive noise.

So that, the removing operation becomes easier.

The Matlab program is used to build the Algorithm and measure the PSNR and other measurement criteria as (NMV, NV, NSD, ENL and PSNR) to study the effect of removing noise from corrupted image.

The PSNR reaches to 24dB which is very satisfactory result in the reconstructed image, while the maximum value of ENL is 2.23 * 106, and the minimum value of NMV, NV, NSD which is equal to 6.79, 2.67*10-5, 46* 10-4 respectively gives a smoother and cleaner image.

The universal Threshold is applied in high frequency coefficient (i.e.

the LH, HL, and HH-sub band of image) to remove the speckle noise and the low frequency coefficient (LL-sub band of image) is still without any change.

American Psychological Association (APA)

Hasan, Zafir F.& Abd al-Jabbar, Maha A.& al-Mukhtar, Zahra T. Abd. 2012. De-speckling 2D-discrete wavelet transform with hard threshold stage. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics،Vol. 9, no. 1, pp.101-112.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-321959

Modern Language Association (MLA)

Hasan, Zafir F.…[et al.]. De-speckling 2D-discrete wavelet transform with hard threshold stage. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics Vol. 9, no. 1 (2012), pp.101-112.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-321959

American Medical Association (AMA)

Hasan, Zafir F.& Abd al-Jabbar, Maha A.& al-Mukhtar, Zahra T. Abd. De-speckling 2D-discrete wavelet transform with hard threshold stage. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics. 2012. Vol. 9, no. 1, pp.101-112.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-321959

Data Type

Journal Articles

Language

English

Notes

Includes bibliographical references : p. 111-112

Record ID

BIM-321959