research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Image De-Noising Based On Wavelet Transform and Block Matching
ازالة ضوضاء الصورة الرقمية بالاعتماد على تحويل المويجات و تطابق الكتل

Authors: Ahmed Abdulmunem Hussein1 احمد عبد المنعم حسين1 --- Mohammed Khawwam Ahmed2 محمد خوام احمد
Journal: Tikrit Journal of Pure Science مجلة تكريت للعلوم الصرفة ISSN: 18131662 Year: 2018 Volume: 23 Issue: 2 Pages: 129-136
Publisher: Tikrit University جامعة تكريت

Loading...
Loading...
Abstract

This paper suggested a de-noising algorithm used in grayscale images. As long as the noisy image does not give the desired view of its features, de-noising is required. The algorithm is based on block matching and wavelet transformation. Euclidean distance for blocks similarity is exploited, which demonstrate more accurate in finding similar blocks depending on soft thresholding. Regarding wavelet transform, a combine of hard thresholding is performed for HH and LH sub-bands while soft thresholding is used in LL and HL sub-bands of the decomposed images. Three types of noise is encountered: Gaussian noise, salt & pepper noise and speckle noise. The measurements are employed to evaluate our work is MSE and PSNR and SSIM. Finally a comparison of the results shows that our method outperforms traditional wavelet using hard or soft thresholding.

هذا البحث يقترح خوارزمية للتخلص من ضوضاء الصورة الرقمية ذات التدرج الرمادي ، طالما ان الصورة التي تحتوي على الضوضاء لا تعطي المنظر المطلوب لتفاصيلها فإن عملية ازالة الضوضاء تكون مطلوبة. تعتمد الخوارزمية على تحويل المويجات (wavelet transformation) و مطابقة الكتل (block matching). تم الاستفادة من طريقة المسافة الاقليدية المستخدمة في قياس المسافة بين الكتل (blocks) المتشابهة حيث اثبتت طريقة المسافة الاقليدية دقة في اعطاء المسافة بين الكتل المتشابهة بالاعتماد على العتبة الخفيفة (Soft thresholding). اما في تحويل المويجات فتم اقتراح استخدام دمج بين طريقة العتبة الثابتة (Hard thresholding) للنطاقات الفرعية (ٍSub-bands) وهي LL و HL و طريقة العتبة الخفيفة (Soft thresholding) للنطاقات الفرعية (ٍSub-bands) وهي HH و LH للصور التي جرت عليها عملية الانحلال مسبقاً (Decomposition). تم اختبار الطريقة المقترحة على ثلاثة انواع من الضوضاء وهي الضوضاء الغاوسي (Gaussian noise) وضوضاء الملح والفلفل (Salt & pepper noise) وضوضاء البقع (Speckle noise) إذ تم تقييم اداء الخوارزمية المقترحة باستخدام ثلاثة قياسات و هي خطأ تربيعي متوسط (MSE) و ذروة نسبة الإشارة إلى الضوضاء (PSNR) والتشابه الهيكلي (SSIM). اخيراً اجريت مقارنة بين الخوارزمية المقترحة و الطريقة التقليدية المتبعة في تحويل المويجات (Wavelets transform) باستخدام اما طريقة العتبة الثابتة (Hard thresholding) او طريقة العتبة الخفيفة (Soft thresholding).

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2018 (1)