research centers


Search results: Found 11

Listing 1 - 10 of 11 << page
of 2
>>
Sort by

Article
Image Recognition Using Artificial Neural Networks with Particle Swarm Optimization Based on Hardware FPGA
تمییز الصور بواسطة الشبكات العصبیةِ الاصطناعیة وامثلیة الحشد الجزیئي المنفذة عملیا بمصفوفة البوابات القابلة للبرمجة

Authors: Hanan A. R. Akkar حنان عبد الرضا عكار --- Muthana Khallil Ibrahim مثنى خلیل ابراھیم
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2012 Issue: 17 Pages: 1-17
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a medical image recognition using Artificial Neural Networks(ANN) trained by Particle Swarm Optimization based on hardwareimplementation of Field Programmable Gate Array (FPGA) is presented, wherethe adaption of the Artificial Neural Network (ANN) weights using ParticleSwarm Optimization (PSO) was proposed as a mechanism to improve theperformance of ANN. Also in this paper, Hardware Design of ANN platform(HDANN) is proposed to evolve the architecture ANN circuits using FPGAspartan3board (XSA-3S1000).The HDANN design platform creates ANN design files using WebPACKTMISE10.1 program, which are converted into device-dependent programmingfiles for eventual downloading into FPGA device by using GXSLOAD programfrom the XSTOOLS programs.

في ھذا البحث تدریب الشبكات العصبیة الاصطناعیة باستخدام أمثلیة الحشد الجزیئي لتمییز الصور الطبیةوذلك لتحسین أداء الشبكات العصبیة FPGA وتنفیذھا عملیا بواسطة كارت مصفوفة البوابات القابلة للبرمجةلتمثیل FPGA الاصطناعیة. أیضا تم في ھذا البحث استخدام الكارت العملي لمصفوفة البوابات القابلة للبرمجةأن یدعم إعادة FPGA وذلك بسبب السرعة و قابلیة إعادة البرمجة. یمكن لل ،PSO المدربة باستخدام ANNباستخدام (HDANN) التشكیل او التصمیم اللازمة لتمثیل الشبكة العصبیة. تم التنفیذ العملي للشبكات العصبیة.FPGA-spartan3 board (XSA3S1000)FPGA-spartan3 board (XSA- بإستخدام ANN لتمثیل (HDANN) تم في ھذا العمل اقتراحISE بإستخدام برنامج 10.1 ANN حیث یتم إنشاء الملفات الخاصة بتصمیم HDANN 3. بإستخدام S1000)FPGA التي یتم تحویلھا إلى ملفات البرمجة التي یعتمد علیھا في نھایة المطاف لتحمیلھا الى ،WebPACKTM.XSTOOLS من مجموعة برامج GXSLOAD بإستخدام برنامج

Keywords

ANN --- PSO --- FPGA --- Medical Image


Article
Adaptive Medical Image Watermarking Technique based on Wavelet Transform
تقنية العلامة المائية التكييفية للصور الطبية استنادا على التحويل المويجي

Authors: Nada A. Z. Abdullah ندا عبدالزهرة عبدالله --- Mohammed Abduljaleel محمد عبدالجليل
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2014 Volume: 55 Issue: 2 Pages: 548-555
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, an adaptive medical image watermarking technique is proposed based on wavelet transform and properties of human visual system in order to maintain the authentication of medical images. Watermark embedding process is carried out by transforming the medical image into wavelet domain and then adaptive thresholding is computed to determine the suitable locations to hide the watermark in the image coefficients. The watermark data is embedded in the coefficients that are less sensitive into the human visual system in order to achieve the fidelity of medical image. Experimental results show that the degradation by embedding the watermark is too small to be visualized. Also, the proposed adaptive watermarking technique can preserve the fidelity of medical image. The fidelity performance of proposed technique was evaluated by three image quality metrics are PSNR, UQI and SSIM. The evaluation results exhibit the high results of the proposed technique respect with fidelity of medical image.

في هذا البحث، اقترحت تقنية تكييفية لإضافة العلامة المائية للصور الطبية استناداً على التحويل المويجي و خصائص نظام الرؤيا البشري لغرض المحافظة على وثوقية الصور الطبية. عملية تضمين العلامة المائية نفذت من خلال تحويل الصور الطبية الى المجال المويجي ومن ثم احتساب قيمة العتبة تكيفيية من اجل اختيار مواقع الإخفاء في معاملات الصورة. بيانات العلامة المائية تم تضمينها في المعاملات التي هي اقل إدراكا بواسطة نظام الرؤيا البشري لغرض المحافظة على دقة الصور الطبية. النتائج العملية وضحت ان مقدار التشوه الناتج عن طريق تضمين العلامة المائية هو صغير جدا ولا يمكن إدراكه. أيضا، التقنية المقترحة تحافظ على دقة الصور الطبية. مستوى الدقة للتقنية المقترحة تم تقيمه باستخدام ثلاثة من مقاييس جودة الصور. نتائج التقييم عرضت نتائج جيدة جدا بما يتعلق بدقة الصور الطبية.


Article
Adaptive Medical Image Watermarking Technique based on Wavelet Transform

Author: Mohammed Abduljaleel
Journal: Journal of Baghdad College of Economic sciences University مجلة كلية بغداد للعلوم الاقتصادية الجامعة ISSN: 2072778X Year: 2014 Volume: 2014 Issue: 5 Pages: 434-448
Publisher: Baghdad College of Economic Sciences كلية بغداد للعلوم الاقتصادية

Loading...
Loading...
Abstract

in this paper, we propose adaptive medical image watermarking technique based on wavelet transform and properties of human visual system in order to maintain the authentication of medical images. Watermark embedding process is carried out by transforming the medical image into wavelet domain and then adaptive thresholding is computed to determine the suitable locations to hide the watermark in the image coefficients. The watermark data is embedded in the coefficients that are less sensitive to the human visual system in order to achieve the fidelity of medical image. Experimental results show that the degradation by embedding the watermark is too small to be visualized. Also, the proposed adaptive watermarking technique can preserve the fidelity of medical image. The fidelity performance of the proposed technique was evaluated by three image quality metrics which are PSNR, UQI and SSIM. The evaluation results exhibit a very good results of the proposed technique with respect to fidelity of medical image.

في هذا البحث، تم اقتراح تقنية تكييفية لإضافة العلامة المائية للصور الطبية استناداً على التحويل المويجي و خصائص نظام الرؤيا البشري لغرض المحافظة على وثوقية الصور الطبية. عملية تضمين العلامة المائية نفذت من خلال تحويل الصور الطبية الى المجال المويجي ومن ثم احتساب قيمة العتبة التكيفيية من اجل اختيار مواقع الإخفاء في معاملات الصورة. بيانات العلامة المائية تم تضمينها في المعاملات التي هي اقل إدراكا من قبل نظام الرؤيا البشري لغرض المحافظة على دقة الصور الطبية. النتائج العملية وضحت ان مقدار التشوه الناتج عن طريق تضمين العلامة المائية هو صغير جدا ولا يمكن إدراكه بالاضافه الى ذلك فان التقنية المقترحة تحافظ على دقة الصور الطبية ثم تقيم مستوى الدقة للتقنية المقترحة تم تقيمه باستخدام ثلاثة من مقاييس جودة الصور. نتائج التقييم بينت نتائج جيدة جدا بما يتعلق بدقة الصور الطبية.


Article
Quantitative Analysis based on Supervised Classification of Medical Image Fusion Techniques
التحليل الكمي المعتمد على التصنيف الموجهه لتقنيات دمج الصور الطبية

Authors: Hebe Khudhair Abbas هبة خضير عباس --- Sally Fawzi Ahmed سالي فوزي أحمد --- Anwar Haasan Mahdy أنوار حسن مهدي
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 3B Pages: 1546-1554
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Fusion can be described as the process of integrating information resulting from the collection of two or more images from different sources to form a single integrated image. This image will be more productive, informative, descriptive and qualitative as compared to original input images or individual images. Fusion technology in medical images is useful for the purpose of diagnosing disease and robot surgery for physicians. This paper describes different techniques for the fusion of medical images and their quality studies based on quantitative statistical analysis by studying the statistical characteristics of the image targets in the region of the edges and studying the differences between the classes in the image and the calculation of the statistical scale (mode) between the classes in the region of the edges before and after fusion. The results proved highly efficient in the integration of medical information and increase the sharping of contrast, force the separation and show the fine details between the classes

الاندماج يوصف كعملية دمج اثنين او اكثر من المدخلات المختلفة لتكوين مدخل جديد, صورة الدمج هي عملية دمج صور7 متعددة من مصادر مختلفة للحصول على صورة دمج منفردة وهذه الصورة تتميز باكثر نوعية ووصفية وغنية بالمعلومات المفيدة مقارنة بصور الادخال الاصلية او المنفردة . تقنية دمج الصور الطبية مفيدة لغرض تشخيص الامراض والجراحة الالية للاطباء . في هذا البحث تم دراسة تقنيات مختلفة لدمج الصور الطبية ودراسة الخصائص الاحصائية لاهداف الصورة قبل وبعد عملية الدمج في منطقة الحافات , وتقييم النتائج باستخدام طرق التحليل الكمي المتمثل بالتصنيف الغير موجهه للصور الطبية قبل وبعد الدمج ودراسة الخصائص الاحصائية (التباين) بين الاصناف , وحساب معيار النمط لمنطقة الحافات بين الاصناف . كانت النتائج ذات كفاءة عالية في دمج المعلومات , زيادة حدة التباين , زيادة قوة الفصل بين الاصناف.


Article
Medical Image Classification Approach Based on Texture Information
تصنيف الصور الطبية استنادا الى طريقة معلومات النسيج

Authors: Methaq T. Gaata ميثاق طالب كاطع --- Muna Abdul Hussain Radi منى عبد الحسين راضي --- Sundos Abdul Ameer Hameed سندس عبد الامير حامد
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2018 Volume: 8 Issue: 3 اللغة الانكليزية Pages: 114-127
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

Texture features play important role in most image classification technique to obtain high accuracy results. In this work, the medical image classification method considering texture analysis and statistical features have been proposed. The main concept of proposed method depends on extract statistical features from texture information for each medical image under consideration during classification process. The proposed classification method consists of two parts. In first part, the gray level co-occurrence matrix GLCM have been computed for gray medical image and then extract some statistical texture features with second order. In second part, each of input medical images will be assign to corresponding class depending on GLCM texture features that are extracted in pervious part. The performance of suggested method evaluated using multi classes for different medical image including heart, liver, and kidney. The experimental results show ability of proposed method to achieve high accuracy degree in medical image classification.

تؤدي ميزات النسيج دورًا مهمًا في معظم تقنية تصنيف الصور للحصول على نتائج عالية الدقة. في هذا العمل ، تم اقتراح طريقة تصنيف الصور الطبية بالنظر إلى تحليل النسيج والميزات الإحصائية. يعتمد المفهوم الرئيسي للأسلوب المقترح على استخراج الخصائص الإحصائية من معلومات النسيج لكل صورة طبية قيد النظر أثناء عملية التصنيف. تتكون طريقة التصنيف المقترحة من جزأين. في الجزء الأول ، تم حساب مصفوفة التراكب ذات المستوى الرمادي GLCM للصورة الطبية الرمادية ثم استخراج بعض خصائص النسيج الإحصائي بالترتيب الثاني. في الجزء الثاني ، سيتم تعيين كل صورة من الصور الطبية المدخلة للفئة المقابلة اعتمادًا على ميزات نسيج GLCM المستخرجة في الجزء السابق. تم تقييم أداء الطريقة المقترحة باستخدام فئات متعددة للصور الطبية المختلفة بما في ذلك القلب والكبد والكلى. تظهر النتائج التجريبية قدرة الطريقة المقترحة على تحقيق درجة عالية من الدقة في تصنيف الصور الطبية


Article
Contourlet Transform based Method for Medical Image Denoising
يروتنكلا ليوحتلا مادختساب ةيبطلا روصلا نم ءاضوضلا ةلازلإ ةقيرط

Author: Abbas Hanon Hassin AlAsadi يدسلاا نسح نونح سابع
Journal: Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics مجلة القادسية لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 20740204 / 25213504 Year: 2015 Volume: 7 Issue: 1 Pages: 146-159
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

Noise is an important factor of the medical image quality, because the high noise of medical imaging will not give us the useful information of the medical diagnosis. Basically, medical diagnosis is based on normal or abnormal information provided diagnose conclusion. In this paper, we proposed a denoising algorithm based on Contourlet transform for medical images. Contourlet transform is an extension of the wavelet transform in two dimensions using the multiscale and directional filter banks. The Contourlet transform has the advantages of multiscale and timefrequency-localization properties of wavelets, but also provides a high degree of directionality. For verifying the denoising performance of the Contourlet transform, two kinds of noise are added into our samples; Gaussian noise and Speckle noise. Soft thresholding value for the Contourlet coefficients of noisy image is computed. Finally, the experimental results of proposed algorithm are compared with the results of wavelet transform. We found that the proposed algorithm has achieved acceptable results compared with those achieved by wavelet transform.

ت ربتع لا لماوعلا مها نم )بئاوشلا( ءاضوضلا م كلذ يف ببسلا ىزعيو ، ةيبطلا روصلا ةدوج يف ةرثؤنا ىلا دوجو .ضارملال يبطلا صيخشتلا يف ةمعادلا ةمهملا تامولعملا ضعب يفخي دق ءاضوضلا نا املع.صيخشتلا يف يبطلا ريوصتلا ىلع دمتعت ضارملاا نم ريثكلايرط حارتقا مت ، ثحبلا اذه يف ليوحتلا مادختسا للاخ نم كلذو ةيبطلا روصلا نم ءاضوضلا ةلازلا ةقيجيوملا ليوحتلل ريوطتو عيسوت ليوحتلا اذه ربتعي ، ةقيقحلا يفو .يروتنكلا ( Wavelet ) ةيئانث روصلل( تاحشرملا نم نيعون ىلع يروتنكلا ليوحتلا دمتعي .داعبلاا Filters يمرهلا سلابلا حشرم لولاا : )( Laplacian pyramid يهاجتلاا حشرملا يناثلاو ) Directional filter) .)ةفاضا مت ، ةقيرطلا جئاتن نم ققحتللو ن امهو ، ةمدختسملا روصلا ىلا بئاوشلا نم نيعو Gaussian وSpeckle ( ةمعانلا ةبتعلا تدمتعا كلذكو . Soft threshold ) مت .يروتنكلا ليوحتلا تلاماعم دييحت يفققحتلا ةقيرط مادختساب جئاتنلا نم PSNR و SNR م جئاتنلا ةنراقم مت ذا ع اندجوو ، يجيوملا ليوحتلا جئاتن


Article
Intensification and Colour Enhancing for chest X-ray Medical Images by Matlab Program
تكثيف وتحسين اللون لصور الأشعة السينية الصدرية الطبية بتطبيق برنامج الماتلاب

Author: Kawther H. Al-khafaji
Journal: journal of kerbala university مجلة جامعة كربلاء ISSN: 18130410 Year: 2017 Volume: 15 Issue: 2 Pages: 259-273
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

chest X-ray images considered an important test to diagnosis a several of chest diseases, it's the most commonly requested examination in any radiology department in spite of various technological advances in the field of radiology, however explanation of chest X-ray image is a complex task is because this images is tending to noise , low contrast , blurring and unwanted information hindering the analysis of the real problems in chest human being structures, this complexities associated with X-ray images make it difficult to analyze them in an effective way. In this paper, we apply anew algorithm to enhance chest X-ray digital images and thus enhance the diagnosis of specific diseases through the application of a several operations including intensification of the basic features of the images, as well as color enhancement based on applying a number of experiment equations and change the values of the main coefficient for this equations , the medical image that has been conducting all operations onto belong to Hydatid Cysts Parasite diseases in lung . when we observed the resulting images we manifestly noting the Hydatid Cyst inside the right lobe of the lung patient in the upper part of which more clearly than is the case in the original image, and this is a good indicator of the success of the proposed algorithm to enhancing the diagnosis.

تعتبر صور الأشعة السينية الصدرية اختباراً مهما لتشخيص العديد من الأمراض الصدرية , حيث تمثل الفحص الأكثر طلبا عادة في أي قسم للأشعة على الرغم من تنوع التقدم التكنولوجي في مجال الطب الإشعاعي. غير أن شرح صورة الأشعة السينية الصدرية يعد مهمة معقدة وذلك لكون هذه الصور تميل إلى الضوضاء, انخفاض في التباين, الضبابية و احتوائها على المعلومات غير المرغوب فيها والتي تعيق تحليل المشاكل الحقيقية في بنية الصدر للانسان , هذه التعقيدات المرتبطة بصور الأشعة السينية تجعل من الصعب تحليلها بطريقة فعالة.في هذا البحث قمنا بتطبيق خوارزمية جديدة لتحسين صور الأشعة السينية الصدرية الطبية وبالتالي تحسين تشخيص أمراض محددة من خلال تطبيق العديد من العمليات بما في ذلك تكثيف السمات الأساسية للصور, وكذلك تحسين اللون بالاعتماد على كل من تطبيق عدد من المعادلات التجريبية وتغيير قيم المعاملات الرئيسية لهذه المعادلات,الصورة الطبية التي تم أجراء كافة العمليات عليها تخص مرض الأكياس المائية المتواجد في الرئة. وعند ملاحظتنا للصور الناتجة يتبن لنا بوضوح رؤية الكيس المائي داخل الفص الأيمن لرئة المريض في الجزء العلوي منها بصورة أوضح بكثير مما هو في الصورة الأصلية, و يعد هذا مؤشرا جيدا لنجاح الخوارزمية المقترحة في تحسين التشخيص .


Article
Automatic Extracted Object Technique for Contrast Enhancement Medical Images

Authors: Atheer Jabbar Mansor --- Raffia's Talib Hussein
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2009 Volume: 9 Issue: 1 Pages: 131-142
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract:The aim of this work is a proposed system to enhance automatically the contrast of the desired region in the medical image to get the wanted information without enhancing the contrast of the whole image. The proposed system includes the automatic extraction process, the automatic contrast enhancement process and finally reinsertion process for region in the image. Threshold, smoothing, boundary extraction, chain code or region filling techniques were used in the automatic extraction process. While, histogram equalization, histogram stretching, gray level grouping (GLG), fast gray level grouping (FGLG) or auto-contrast techniques were used in the automatic contrast enhancement process for an extraction region from the image. According to image appearance, GLG, FGLG and histogram stretching are the best techniques to enhance contrast in the RGB image. Auto-contrast technique lowers accuracy, while histogram equalization results are unacceptable.

الخلاصة:إنّ هدفَ هذا العملِ يُقتَرحُ نظامَ لتَحسين آلياً مقارنةِ المنطقةِ المطلوبةِ في الصورةِ الطبيةِ للحُصُول على المعلوماتِ المطلوبةِ بدون تَحسين الصورةِ الكاملةِ. يَتضمّنُ النظامُ المُقتَرَحُ عمليةُ الإنتزاعِ الآليةِ، عملية تحسينِ المقارنةِ الآليةِ وأخيراً عمليةِ إعادة إدخالِ ألمنطقةِ في الصورةِ.العتبة أو صَقْل أو إنتزاع أو حَدِّ أو رمزِ أو سلسلةِ أَو تقنياتِ منطقةِ المالِئةِ إستعملتْ في عمليةِ الإنتزاعِ الآليةِ. بينما، مساواة مدرج إحصائي، مدرج إحصائي يَمتدُّ، تجميع مستوي رمادي(GLG تجميع مستويَ رماديَ السريع (FGLG أَو تقنيات مقارنةِ آليةِ إستعملتْ في عمليةِ تحسينِ الآليةِ لمنطقةِ أصلِ مِنْ الصورةِ. طبقاً لظهورِ الصورةِ، GLG، FGLGوإِمْتِداد مدرج إحصائي أفضل التقنياتِ لتَحسين مقارنةِ صورةِ الآر جي بي. تقنية المقارنةِ الآليةِ تُنزّلُ دقةَ، بينما نَتائِج مساواةِ مدرج إحصائي غير مقبولة.


Article
Identification the Best Histogram Techniques for Brain MRI Image Enhancement Depend on Different Quality Matrices
تحديد افضل تقنيات المنحي التكراري المستعملة لتحسين صور الرنين المغناطيسي للدماغ بالاعتماد على مقاييس جودة مختلفة

Authors: Amel H.Abbas امل حسين عباس --- Layla Hussain ليلى حسين عباس
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2017 Volume: 7 Issue: 3 اللغة الانكليزية Pages: 67-85
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

Image enhancement transform image to provide better representation of the subtle details and tool for researchers in wide variety field like MRI brain images .In this paper we use real MRI (which are taken from MadinatAltab hospital with 256 gray level) of Brain. This paper presents different techniques with their conceptual details are reviewed .using histogram to enhancement image (Equalization (two kinds which are global and local). Sliding, Stretching, Shrinking) that improve the visual quality of MRI brain images. In this paper, we compared different techniques implementation effect of techniques using histogram using image quality parameters (MSR, PSNR, SC, AD, NK and MD) are measure. From the experimental result, Histogram sliding was better than the other. This work is done using MATHLAB software.

تحسين الصور يستعمل ليقدم افضل تمثيل للتفاصيل وهو اداة للباحثين في مجال واسع ومتنوع مثل صور الدماغ MRIفي هذا البحث تم استخدام صور حقيقية اخذت من مستشفى مدينة الطب (ذات 256 مستوي رمادي).هذا البحث قدم تقنيات مختلفة لتحسين الصور مع تفاصليها كلها تستخدام المخطط التكراري (تسوية (نوعان المحلي والمحور),ازاحة ,توسيع )والتي تحسن الجودة المرئية لصور الدماغ MRI .وتم مقارنة تاثير تنفيذ التقنيات المختلفة المستخدمة لمنحني التكراري للصورة باستخدام معاير جودة الصورة المقاسة(MSR, PSNR, SC AD, NK and MD)النتائج العملية بينت ان تقنية ازاحة المخطط التكراري هي الافضل .تم استخدام لغة MATHLAB software


Article
Medical Image Denoising Using Mixed Transforms

Author: Jaleel Sadoon Jameel
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2018 Volume: 26 Issue: 4 Pages: 272-281
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a mixed transform method is proposed based on a combination of wavelet transform (WT) and multiwavelet transform (MWT) in order to denoise medical images. The proposed method consists of WT and MWT in cascade form to enhance the denoising performance of image processing. Practically, the first step is to add a noise to Magnetic Resonance Image (MRI) or Computed Tomography(CT) images for the sake of testing. The noisy image is processed by WT to achieve four sub-bands and each sub-band is treated individually using MWT before the soft/hard denoising stage. Simulation results show that a high peak signal to noise ratio (PSNR) is improved significantly and the characteristic features arewell preserved by employing mixed transform of WT and MWT due to their capability of separating noise signals from image signals.Moreover, the corresponding mean square error (MSE) is decreased accordingly compared to other available methods.

يقترح في هذا البحث طريقة تعتمد على خليط من التحويلات Wavelet Transform(WT) و Multiwavelet Transform (MWT) من اجل تقليل التشوه في الصور الطبية . تعتمد الطريقة المقترحة على استخدام WT و MWT بالتعاقب لتعزيز اداء ازالة التشوه من الصور الطبية. عمليا , يتم في البداية اضافة تشويه لصور الرنين المغناطيسي (MRI) والتصوير المقطعي المحوسب (CT) من اجل الاختبار. ثمتعالج الصورة المشوهة بواسطة WT لتنتج اربع تقسيمات للصورة موزعة على اساس التردد ويعالج كل تقسيم بواسطة MWT قبل مرحلة ازالة التشوه المكثفة او البسيطة. اوضحت النتائج العملية ان نسبة الاشارة الى الضوضاء (PSNR) تحسنت بشكل ملحوظ وتم المحافظة على المعلومات الاساسية للصورة. بالاضافة الى ذلك, فان متوسط نسبة الخطا انخفض تبعا لذلك بالمقارنة مع الطرق الاخرى.

Listing 1 - 10 of 11 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (11)


Language

English (11)


Year
From To Submit

2018 (2)

2017 (3)

2016 (1)

2015 (1)

2014 (2)

More...