TY - JOUR ID - TI - Color Image Denoising Using Stationary Wavelet Transform and Adaptive Wiener Filter إزالة الضوضاء من الصور الملونة باستعمال تحويلة المويجة المستقرة ومرشح وينر المتكيّف AU - Iman M.G. Alwan إيمان محمد جعفر علوان PY - 2012 VL - 8 IS - 1 SP - 18 EP - 26 JO - Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية SN - 18181171 23120789 AB - The denoising of a natural image corrupted by Gaussian noise is a problem in signal or image processing. Much work has been done in the field of wavelet thresholding but most of it was focused on statistical modeling of wavelet coefficients and the optimal choice of thresholds. This paper describes a new method for the suppression of noise in image by fusing the stationary wavelet denoising technique with adaptive wiener filter. The wiener filter is applied to the reconstructed image for the approximation coefficients only, while the thresholding technique is applied to the details coefficients of the transform, then get the final denoised image is obtained by combining the two results. The proposed method was applied by using MATLAB R2010a with color images contaminated by white Gaussian noise. Compared with stationary wavelet and wiener filter algorithms, the experimental results show that the proposed method provides better subjective and objective quality, and obtain up to 3.5 dB PSNR improvement.

إن عملية إزالة الضوضاء من الصور المتأثرة بضوضاء من نوع Gaussian هي من المشاكل في عمليات المعالجة الصورية. العديد من الدراسات اعتمدت على تطبيق تقنية العتبة على معاملات المويجة، إن معظم هذه الدراسات ركزت على التشكيل الإحصائي لمعاملات المويجة وعلى الاختيار الأمثل لقيمة العتبة. يقدم هذا البحث طريقة جديدة لإزالة الضوضاء بواسطة دمج تقنية إزالة الضوضاء باستعمال تحويلة المويجة المستقرة ومرشح Wiener ، حيث يتم تطبيق مرشح Wiener على الصورة المسترجعة من معاملات التقريب فقط بينما يتم تطبيق تقنية العتبة على قيم معاملات التفاصيل التي تم الحصول عليها بتطبيق تحويلة المويجة المستقرة ومن ثم دمج النتيجتين. لقد تم تنفيذ الطريقة المقترحة باستعمال برنامج ماتلاب R2010a على صور ملونة وملوثة بضوضاء من نوع Gaussian . أظهرت النتائج تحسين واضح للصور وصل لحد 3.5dB. ER -