ترميم الصور الرقمية باستخدام خوارزمية المرشح التكراري == Restoration of Digital Images Using an Iterative Tikhonov - Miller Filter
Author name:
هاله كاظم حسن
Supervisor name:
اياد عبد العزيز العاني
General topic:
Physics
Specific topic:
Physics
Degree:
Master
University:
Al-Nahrain University - College Of Science - Physics Department
Language:
English
University location:
Baghdad
First pages:
26T1743 - p.pdf
Abstract:
لقد تم تطبيق المعالجات الصورية في العديد من المجالات العلمية كعلوم الفيزياء والحاسوب والهندسة والكيمياء والبيولوجيا والطب. من المعروف ان عملية الحصول على الصورة باستخدام الطرق البصرية او الالكترونية والتي عادة ما تكون معرضة للتشويه من قبل بيئة المتحسس. مجال ترميم الصورة هو احدى مجالات معالجة الصورة الرقمية الذي يهتم بتحسين الصورة المشوهة. ترميم الصورة ممكن ان يكون خطي او غير خطي واعمى او غير اعمى. تم التركيز في هذا البحث على ترميم الصور الخطي والغير اعمى وفرض ان موديل تشوية الصورة هو عبارة عن التفاف داله الغشاوة بالصورة الاصلية واتلفت باضافة ضوضاء جمعية وان خوارزمية ترميم الصورة هي محاولة للتخلص من داله الغشاوة والضوضاء من الصورة المشوهة بفك التفاف دالة التشويه بالصورة المشوهة وتقليل الضوضاء لانتاج صورة مقدرة قريبة من الصورة الاصلية . الصور المستخدمة شوهت بواسطة دالة غشاوة كاوسية مختلفة الانحراف المعياري σ =1,2 وضوضاء كاوسية جمعية مختلفة بنسبة الاشارة الى الضوضاء SNR= 5,10, 20. التشوية استخدم لعدة انواع من الصور وهي الصورة الرمادية (صورة الستلايت )وصورة السونار (صورة الجنين) والصورة الملونة (صورة الطائر). وينر فلتر وفلتر ميلر - تكنهوف التكراري استخدمت لترميم الصور المشوهة. بواسطة مقياس جذر معدل مربع الخطاء لقد استنتجنا ان افضل اداء لوينر فلتر هو عندما يكون التشويه عالي اي ان نسبة الاشارة الى الضوضاء قليلة وافضل اداء لميلر - تكنهوف التكراري هو عندما يكون التشويه قليل اي ان نسبة الاشارة الى الضوضاء عالية. | Digital images are applied in various fields such us : physics, computer, engineering, chemistry, biology and medication sciences. It have been known that any images acquired by optical or electronic means is likely to be degraded by the sensing environment. Image restoration, is one of digital image processing field, which is care about improving the degraded image. Image restoration may be linear or non - linear and blind or non - blind. The following research focusing on linear non - blind image restoration and assuming that the degradation model as a convolution of the original image with blurring function and distorded by additive noise. Image restoration algorithms are trying to "undo" the blurring function and the noise from the degraded image by deconvolving the blurring function and reducing the noise from the degraded image to produce an estimate image, which it approach to the original image. The image have been used, blurred by Gaussian blurring function with selected standard deviation values σ = 1,2 and degraded by additive Gaussian noise with selected signal to noise ratio values SNR= 5, 10 and 20. The degradation have been used for three type of images, these are gray image (Satellite image), sonar image (Embryo image) and color image (bird image). Iterative Tikhonov - Miller filter and Wiener filter have been used to restore the degraded images. Using Root Mean Square Error (RMSE) measuring it have been concluded that, Iterative Tikhonov - Miller filter has better performance for less degradation parameters, with high SNR and Wiener filter has better performance for more degradation parameters, with low SNR.
