![](/images/graphics-bg.png)
Image restoration using regularized inverse filtering and adaptive threshold wavelet denoising
Other Title(s)
استعادة الصور باستخدام الترشيح المنظم المعكوس و إزالة الضوضاء بطريقة التحويل المويجي ذو العتبة المتكيفة
Author
Source
al-Khwarizmi Engineering Journal
Issue
Vol. 3, Issue 1 (30 Apr. 2007), pp.48-62, 15 p.
Publisher
University of Baghdad al-Khwarizmi College of Engineering
Publication Date
2007-04-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
15
Main Subjects
Abstract AR
یعتبر مرشح وینر كحل مثالي بین الترشیح المعكوس و إزالة الضوضاء لكن في حالة كون مرشح التشویه منفرد سیؤدي مرشح الوینر إلى تضخیم الضوضاء لذلك یجب إضافة خطوة بعد الوینر لإزالة الضوضاء.
سیكون نظام إزالة الضوضاء المبني على تحویلات المویجة مفضلا لھذا الغرض. في ھذا البحث تم اقتراح نظام استعادة الصورة یتضمن خطوتین منفصلتین : معكوس الترشیح في مجال فوریر و إزالة الضوضاء باستخدام التحویل المویجي.
المرحلة الأولى ھي ترشیح وینر للصورة الداخلة، الصورة المرشحة یتم إدخالها إلى مرحلة إزالة الضوضاء بطریقة التحویل المویجي ذات العتبة المتكیفة.
اختیار تخمین العتبة یتم عن طریق تحلیل العوامل الإحصائیة لمعاملات نصف الحزمة المویجیة و التي ھي الانحراف المعیاري، المعدل الحسابي و المعدل الهندسي.
الصورة المشوشة تجزأ إلى مستویات عدة للحصول على عدة حزم ترددیة.
ثم یتم استخدام طریقة العتبة الناعمة لإزالة الضوضاء عن طریق تثبیت قیمة العتبة المثلى بهذه الطریقة . النتائج التجریبیة على صورة اختبار باستخدام هذه الطریقة تبین إنه هذه الطریقة تؤدي إلى الحصول على نوعیة صور أفضل مقارنة مع مرشحات وینر و مرشح المعكوس و أیضا تؤدي إلى الحصول على قمة نسبة إشارة إلى ضوضاء أفضل من باقي الطرق.
Abstract EN
Although the Wiener filtering is the optimal tradeoff of inverse filtering and noise smoothing, in the case when the blurring filter is singular, the Wiener filtering actually amplify the noise.
This suggests that a denoising step is needed to remove the amplified noise.
Wavelet-based denoising scheme provides a natural technique for this purpose .
In this paper a new image restoration scheme is proposed, the scheme contains two separate steps : Fourier-domain inverse filtering and wavelet-domain image denoising.
The first stage is Wiener filtering of the input image , the filtered image is inputted to adaptive threshold wavelet denoising stage.
The choice of the threshold estimation is carried out by analyzing the statistical parameters of the wavelet sub band coefficients like standard deviation, arithmetic mean and geometrical mean.
The noisy image is first decomposed into many levels to obtain different frequency bands.
Then soft thresholding method is used to remove the noisy coefficients, by fixing the optimum thresholding value by this method.
Experimental results on test image by using this method show that this method yields significantly superior image quality and better Peak Signal to Noise Ratio (PSNR).
Here, to prove the efficiency of this method in image restoration, we have compared this with various restoration methods like Wiener filter alone and inverse filter.
American Psychological Association (APA)
Jawad, Firas Ali. 2007. Image restoration using regularized inverse filtering and adaptive threshold wavelet denoising. al-Khwarizmi Engineering Journal،Vol. 3, no. 1, pp.48-62.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-340139
Modern Language Association (MLA)
Jawad, Firas Ali. Image restoration using regularized inverse filtering and adaptive threshold wavelet denoising. al-Khwarizmi Engineering Journal Vol. 3, no. 1 (2007), pp.48-62.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-340139
American Medical Association (AMA)
Jawad, Firas Ali. Image restoration using regularized inverse filtering and adaptive threshold wavelet denoising. al-Khwarizmi Engineering Journal. 2007. Vol. 3, no. 1, pp.48-62.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-340139
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 60-61
Record ID
BIM-340139