TY - JOUR ID - TI - Medical Image Denoising using Adaptive Spatial Domain Schemes with Additive Noise AU - Osama Qasim Jumah Al-Thahab AU - Hanaa mohsin ali PY - 2016 VL - 24 IS - 9 SP - 2317 EP - 2331 JO - Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل SN - 19920652 23128135 AB - Image denoising is one of the most significant tasks in medical image processing due to the significant information obtained by these images related to the human body or the tissues of the body’s organs. So, many methods have been proposed for removing the noise that affects the medical images. In this research a new algorithm has been proposed for denoisning medical images work in spatial domain. A new algorithm depends on the idea that combine between characteristic of different filters which work in spatial domain with adaptive sizes of windows for reaching to the acceptance results in remove noise from medical images. This algorithm called Adaptive Window Wiener Filter (AWWF). Two types of medical images and noise that corrupt these medical image used in this research. The first type is Poisson noise which corrupts X-ray medical images and the second type is Rician noise which corrupts MRI medical images. The algorithm begins with using a median filter on a noisy image to get the blurred version of the image. Then using an edge detection algorithm, the edges detection of the resulted blurred image is found by using the Prewitt operator. Then Wiener filter of variable size windows is applied throughout the noisy image to suppress the noise. The window size is made bigger in homogenous and smooth regions and is made smaller in edge and complex regions

تعد عملیة إزالة الضوضاء من الصور من ابرز المھام في مجال معالجة الصور الطبیة بسبب المعلومات المھمة المستخلصة من ھذه الصور والتي تخص الجسم البشري أو أنسجة أعضاء الجسم. لھذا السبب فقد اقترحت عدة طرق لإزالة الضوضاء من الصور الطبیة. في هذا البحث اقترحت طريقه جديدة لإزالة الضوضاء من الصور الطبية التي تعمل في المجال ألحيزي. الخوارزمية الجديدة تعتمد على فكرة الجمع بين خصائص المرشحات المختلفة التي تعمل في المجال ألحيزي مع تنويع أحجام النوافذ للوصول الى النتائج المطلوبة في إزالة الضوضاء من الصور الطبية. هذه الطريقة تدعى خوارزمية النافذة المحدثة لمرشح wiener. استخدم في هذا البحث نوعان من الصور الطبية والضوضاء التي تصيب هذه الصور. النوع الأول من الضوضاء هو ضوضاء Poisson التي تصيب صور الأشعة السينية الطبية والنوع الثاني هو ضوضاء Ricianالتي تصيب صورMRI الطبية. الخوارزمية تبدأ باستخدام المرشح الوسيط على الصور المشوشة للحصول على نسخة ضبابية من الصورة .بعدها نستخدم خوارزمية تحديد الحافات .تحديد الحافات للصورة الضبابية الناتجة أوجد باستخدام معامل Prewitt. ثم يتم تطبيق مرشح wiener مع نوافذ بأحجام مختلفة على الصورة المشوشة للتخلص من التشويش. حجم النافذة يكون كبير في المناطق الناعمة والمتشابهة ويكون اصغر في مناطق الحافة والمعقدة. ER -