ازالة الضوضاء من الصور باستخدام تقنية الانصهار معتمدا على معاملات تحويل المويجة المتقطعة == Image Denoising Using Fusion Technique Based on DWT Coefficient
Author name:
رسل حيدر جاسم
Supervisor name:
اسراء هادي علي الشمري
General topic:
Computer Science
Specific topic:
Computer Science
Degree:
Master
University:
University of Babylon - College Of Science - Department Of Computer Science
Language:
English
University location:
Babylon
First pages:
28T768 - p.pdf
Abstract:
الضوضاء هو عبارة عن معلومات غير مرغوب فيها في الصورة التي تدهورت اثناء عملية النقل او استحصال الصورة. ان اثار الضوضاء يقلل من وضوح الصورة. عملية ازالة الضوضاء من الصورة يسهل من عملية المعالجة. ان مشكلة ازالة الضوضاء في المجال المكاني تعمل على تنعيم البيانات بالاضافة الى تنعيم الحواف. لهذا السبب استخدمت ازالة الضوضاء عن طريق المويجة باستخدام المجال الترددي التي تعمل في المحافظة على الخصائص المهمة للصورة والحواف بالاضافة الى ازالة الضوضاء من الصور لكن تبقى مشكلة فقدان بعض المعلومات المهمة للصورة وتكوين صورة اقل وضوحا. تلعب طريقة انصهار الصور في الوقت الحاضر التي هي احدى انواع تكنولوجيا المعلومات المتكاملة دورا هاما في العديد من المجالات وتكوين صورة ذات نوعية عالية . الهدف من انصهار الصورة هو مزج المعلومات من صور عديدة بالاضافة الى حفظ المعلومات الهامة الموجودة في الصور الاصلية واستعادة جودة الصورة بناءا على مقياس نسبة الاشارة الى الضوضاء. يتالف النظام المقترح من اربع مراحل رئيسية هي تحويل المويجة المتقطعة ،ازالة الضوضاء باستخدام المويجة ،مرحلة الانصهار ومعكوس تحويل المويجة المتقطعة. في البداية تم تطبيق تحويل المويجة المتقطعة على مجموعة من الصور بنفس الحجم والمنظر مع استخدام المستوى الثاني من تحليل المويجة ومن ثم تطبيق احد تقنيات ازالة الضوضاء باستخدام التعتيبب على اجزاء معاملات المويجة وليس على الصورة باكملها من خلال استخدام قيمة عتبة لمعامل التفصيل ومقارنتها مع معاملات المويجة حيث تم استخدام العتبة الناعمة والصلبة مع عتبات الشامله وبايز حيث تتم مقارنة كل جزء من اجزاء الصورة مع الاجزاء المقابلة لصورة اخرى لاختيار الجزء الذي يحتوي على اقل ضوضاء. بعد ذلك يتم اختيار الاجزاء المثالية التي تحتوي على اعلى قيمة نسبة الاشارة الى الضوضاء من صور مختلفة لتكوين الصورة المنصهرة . والمرحلة الاخيرة هو تطبيق معكوس تحويل المويجة المتقطعة على الصورة المنصهرة لتحويلها من المجال الترددي الى المجال المكاني للحصول على الصورة الناتجة.الصورة الناتجة هي الصورة الجديدة التي تكون اكثر ملاءمة لرؤية الانسان والادراك الالي واظهرت نتائج هذا التطبيق ان طريقة العتبة الناعمة لازالة الضوضاء تعطي نتائج افضل من العتبة الصعبة بناءا على المقياس المستخدم. يعتبر النظام المقترح غير مناسب لدمج صورتين لان نسبة الاشارة الى الضوضاء للصورة الاولى والثانية تكون متساوبة. ان تطبيق الصور الضبابية على نفس النظام المقترح لايعطي نتائج مرضية في المجال الترددي حول دمج الاجزاء المثالية للصورة ولهذا السبب تم تطبيق الصور الضبابية في المجال المكاني مع مرحلة الانصهار باستخدام التصفية العكسية والتي اعطت نتائج جيدة للصورة الناتجة . الصور التي تم استخدامها في الرسالة هي صور رمادية ذات ابعاد مختلفة مع استخدام انواع مختلفة من الضوضاء. تم تنفيذ النظام المقترح باستخدام لغة برمجة (فيجوال ستوديو2012 ) vb.net. | The noise is unwanted information in image that is corrupted during its transmission or acquisition. The noise effects reduce the effectiveness of vision. Removing noise from the image eases the processing. The problem of the noise removal in the spatial domain is smoothing the data and the edges. Wavelet denoising is the process noise removal using wavelet in frequency domain. Therefore, it uses in keeping on the edges of the image, preventing types of noises and keeping the significant features of image, but this problem causes a loss in some of important information of image and produces image less visually. In the present time, image fusion is considered as one of types of integrated technology information, it plays a significant role in several domains and production of high quality images. The goal of image fusion is blending information from several images, also it is fusing and keeping all the significant visual information that is existed in original images and restoration the image quality that is based on PSNR and SNR measures. The proposed system includes four main stages are a discrete wavelet transform (DWT), denoising wavelet, fusion stage and inverse discrete wavelet transform (IDWT). In the beginning, discreet wavelet transform applies on the set of images of the same scene and size with two decomposition level. Then is performing the denoising wavelet hard and soft thresholding on sub band of image and is not the whole it, it is achieved by threshold value (universal and bayes thresholds) for detail sub bands and compare it with wavelet coefficient. After that is selecting the optimal sub band that contain less noise based on PSNR and SNR values for different images to form the fused image. Finally, apply IDWT process to convert the fused image from frequency domain to spatial domain and is obtained the resulted image. The resulted image is a new image which is more appropriate for human vision and machine perception .The results of the application show soft thresholding method is better than of hard thresholding that is based on higher PSNR value and image visually. The proposed system is unsuccessful for fusion two images, because PSNR value of one image and another image is same. The blur images applying on same proposed don't give satisfying results in the frequency domain about fused the optimal sub bands, therefore; it is applied in the spatial domain with fusion process by using inverse filtering and getting on the good results. The images are utilized in this thesis are gray images that different dimensions with using different types of noise as (salt &pepper, gaussian, Poisson and speckle) and the proposed system is performed using visual basic.net 2012 programing language.
