@Article{, title={De-speckling 2D-Discrete Wavelet Transform with Hard Threshold Stage}, author={Dhafer F. Hasan and Maha A. Abdul-Jabar and Zahraa T. Abed Al-mokhtar}, journal={AL-Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics مجلة الرافدين لعلوم الحاسوب والرياضيات}, volume={9}, number={1}, pages={101-112}, year={2012}, abstract={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.

تم في هذا البحث تطبيق طريقة جديدة لإزالة الضوضاء من الصور الرمادية بالاعتماد على التحويل المويجي المقطع الثنائي الأبعاد وعلى حد العتبة (حد العتبة الصلبة والناعمة). يقدم البحث خوارزمية لإزالة الضوضاء الرقطية باستخدام العلاقة اللوغارتمية. حيث أن هذه العلاقة تغير الضوضاء الضربية إلى ضوضاء جمعية وهكذا فإن عملية الإزالة ستصبح أكثر سهولة. وقد تم استخدام برنامج الـMatlab ¬¬ لبناء الخوارزمية وكذلك لقياس الـPSNR ومعايير قياسية أخرى (NMV, NV, NSD and ENL) من اجل دراسة تأثير عملية إزالة الضوضاء على الصور المتضررة. إن نسبة الخطأ تصل إلى dB 24 وهي نتيجة مرضية للصورة المسترجعة بينما أعلى قيمة لـENL هي2.23*106 وأقل قيمة لـ NMV, NV, NSD والتي تصل إلى,6.79, 2.67*10-5 46*10-4 على التوالي تعطي صورة أكثر نقاوة وحدة. كما تم تطبيق حد العتبة الأحادي (niversal threshold) على معاملات التردد العالي (LH, HL, and HH) من أجل إزالة الضوضاء الرقطية أما معاملات التردد الواطئ فتبقى بدون تغيير.} }