research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Modeling and Removing Noise under Statistical Distribution

Author: Alyaa Hashem Mohammed
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2016 Volume: 7 Issue: 2 اللغة الانكليزية Pages: 57-69
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

Noise is undesirable information in images. This noise occurs due to transmission errors, malfunctioning pixel elements in the camera sensors, faulty memory locations, and timing errors in analog-to-digital conversion.The researchers were developing several methods to remove these noises such as mean filter, median filter and etc…. in this research we propose a new method to remove the noise from images. In this research we will remove noise using traditional filters and then modeling the total signal image thus modeling the noise generated from the image under the statistical distribution (Multivariate Normal Distribution and Multivariate Poisson Distribution) in order to remove the noise by using the proposed algorithm. Finally, the performance of our proposal is measured by evaluating the MSE and PSNR values.

الضوضاء هي اي معلومات غير مرغوب بها في الصورة. الضوضاء تحصل بسبب اخطاء اثناء ارسال الصور صورة بكسل تضررت بسبب هذه الضوضاء ايضاً يحدث نتيجة خلل في اجهزة الاستشعار(الكاميرا)، مواقع الذاكرة الخاطئة واخطاء في توقيت التحويل من تناظرية الى رقمية. الباحثين قاموا بتطوير عدة طرق لاازالة الضوضاء مثل Mean filter, median filter الى اخره في هذا البحث اقترحنا طريقة جديدة للازالة الضوضاء من الصور. حيث سنقوم بازالة الضوضاء باستخدام الفلاتر التقليدية ثم نمذجة الاشارة الكلية للصورة، بالتالي نمذجة الضوضاء الناتجة من الصورة تحت التوزيعات الاحصائية (توزيع متعدد المتغيرات عادي و توزيع متعدد المتغيرات بواسون) لكي يتم ازالة الضوضاء باستخدام الخوارزمية المقترحة. واخيراً اداء الطريقة المقترحة يقاس بواسطة تقييم قيم MSE, PSNR.

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2016 (1)