Hybrid genetic algorithm with filters to image enhancement
Author
Source
al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics
Issue
Vol. 10, Issue 4 (31 Dec. 2013), pp.107-119, 13 p.
Publisher
University of Mosul College of Computer Science and Mathematics
Publication Date
2013-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
13
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
إن تحسين الصور جزء مهم و ضروري في معالجة الصور و تحليلها.
حيث تتشوه الصور بأنواع مختلفة من الضوضاء و يضاف تحت شروط غير مرغوبة أو خلال النقل.
في هذا البحث تم اقتراح خوارزمية جينية مهجنة مع المرشحات HGAF لإزالة الضوضاء من الصور الرقمية.
تستخدم الخوارزمية المقترحة الجديدة HGAF مرشحات معروفة (مرشح المعدل، الوسيط و التصغير و التكبير) و مرشحات مقترحة أخرى كدالة هدف لهذه الخوارزمية من أجل تصميم ثمانية مرشحات جينية مقترحة.
تم تطبيق هذه المرشحات الجينية المقترحة الثمانية على عدة صور ذات تدرج رمادي شوهت بنوعين من الضوضاء (ضوضاء حبات الملح و الفلفل و كاوس) و بنسب مختلفة و تم إجراء مقارنة بين هذه المرشحات لمعرفة أكفأها باستخدام PSNR و RMSE.
أيضا تم اقتراح طريقتين لاختيار الآباء للمقارنة بينهم و بين أنواع التداخل و الطفرات المستخدمة.
Abstract EN
Image enhancement is a useful and necessary part of image processing and its analysis.
The quality of an image could be corrupted by different kinds of noises, added due to the undesired conditions or during the transmission.
In this paper, a Hybrid Genetic Algorithm with Filters (HGAF) is suggested for the removing of impulse noise from digital images.
The new suggested algorithm HGAF uses popular (mean, median and min-max filters) and other proposed filters as fitness function for it in order to design eight proposed genetic filters.
These eight proposed genetic filters are applied on several gray images corrupted by two types of noise (salt-and-pepper and gaussian noises) with different levels for comparison and to show the effectiveness of them by using the Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and Root Mean Square Error (RMSE).
Also, proposed two methods of parents selection to compare between them and types of crossovers and mutations that are used.
American Psychological Association (APA)
Bhnam, Bayda S.. 2013. Hybrid genetic algorithm with filters to image enhancement. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics،Vol. 10, no. 4, pp.107-119.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-351192
Modern Language Association (MLA)
Bhnam, Bayda S.. Hybrid genetic algorithm with filters to image enhancement. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics Vol. 10, no. 4 (2013), pp.107-119.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-351192
American Medical Association (AMA)
Bhnam, Bayda S.. Hybrid genetic algorithm with filters to image enhancement. al- Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics. 2013. Vol. 10, no. 4, pp.107-119.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-351192
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 118-119
Record ID
BIM-351192