research centers


Search results: Found 22

Listing 1 - 10 of 22 << page
of 3
>>
Sort by

Article
Color Video Denoising by Developing Multiple Transformation Techniques
رفع التشویش من الفیدیوات الملونة بتطویر عدة تقنیات نقل

Authors: Matheel Emaduldeen مثیل عمادالدین عبدالمنعم --- Rabab Farhan Abass رباب عباس فرحان
Journal: AL-MANSOUR JOURNAL مجلة المنصور ISSN: 18196489 Year: 2014 Issue: 22 Pages: 65-93
Publisher: Private Mansour college كلية المنصور الاهلية

Loading...
Loading...
Abstract

Most of denoising methods have been proposed to perform on stillimages, while few have been proposed for video denoising and even lesswhen it comes to color sequence. 3-D transform is a good tool for solvinga video processing problem such as video denoising because it deals withspatial and temporal correlations between video frames.This paper aims to propose a methods for video denoising, named“Mixing Sub bands and Double Wiener filter Threshold methods”(MSDWTM). This method are performed with 2-D, 3-D FDWT and it givesa better result compared with the original methods using database of colorAVI videos type. When the RMSE equal to (25.0963) it was decreased in2D and 3-D FDWT method to (7.3511) and (7.1080) RMSE value.

اكثر الطرق المقترحة لتقلیل الضوضاء مطبقة على الصور الثابتة في حین ان عدد قلیل تماقتراحھا لتقلیل الضوضاء في الفیدیو وحتى اقل عندما یتعلق الامر بالفیدیو الملون.ان التحویل الثلاثي الأبعاد ھو وسیلة جیدة لحل مشكلة معالجة الفیدیو مثل تقلیل ضوضاء الفیدیولانھ یتعامل مع الارتباطات المكانیة والزمانیة بین اطارات الفیدیو. انھا تمیل للحد من الضوضاء فيمتوالیات الفیدیو مقارنة مع التحول ثنائي الابعاد الذي یتعامل مع المعلومات المكانیة فقط.ھذه الطریقة . (MSDWTM) ھذا البحث یھدف الا اقتراح طرق لرفع الضوضاء والمسماةذو البعدین والثلاثة ابعاد واعطت نتائج جیدة مقارنة مع الطرق الأصلیة FDWT طبقت على المساویا الى RMSE بدون التبدیل وباستخدام قاعدة بیانات من الفیدیوات الملونة. وعندما كان الالثنائیة والثلاثیة الأبعاد الى ( 7.3511 ) و FDWT 25.0963 ) فقد تم تخفیضھ بطرق ).(7.1080)

Keywords

video --- denoising --- wavelet transform


Article
Speech Denoising Using Mixed Transform
إزالة الضوضاء من الصوت باستخدام التحویلات الخلیطة

Author: Sadiq J. Abou-loukh صادق جاسم أبو اللوخ
Journal: AL-NAHRAIN JOURNAL FOR ENGINEERING SCIENCES مجلة النهرين للعلوم الهندسية ISSN: 25219154 / eISSN 25219162 Year: 2013 Volume: 16 Issue: 1 Pages: 1-8
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a mixed transformbased speech denoising technique obtained by thecombination of multicircularlet and slantlettransforms and thresholding algorithm. It is wellknown that denoising is a compromise between theremoval of the largest possible amount of noise andthe preservation of signal integrity. Mixedtransform is an intelligent tool for solving speechprocessing problems such as speech denoising , thegeneral algorithm of speech denoising usingdiscrete wavelet transform (DWT) is presented,followed by the proposed general algorithm ofspeech denoising using mixed transform. Thispaper also discusses the effect of using DWT andmixed transform in speech denoising,theirperformances in terms of mean square error(MSE) and peak signal to noise ratio (PSNR) areassessed. Computer simulation results indicate thatthe mixed transform offers better MSE and PSNRthan DWT.

الخلاصة:-المستندة الى ازالة الضوضاء من الصوت و (mixed transforms) في ھذا البحث، نقترح مزیج من التحویلات الخلیطةمع خوارزمیة العتبة (slantlet) وتحویل المویل (multicircularlet) الحاصل علیھا بدمج تحویلتعتبر التحویلات الخلیطة أداة ذكیة من اجل حل مشاكل الكلام مثل تقلیل الضوضاء في الصوت أو .(thresholding)المحافظة على شمولیة الاشارة.ثم ،(DWT) في ھذا البحث تم عرض الخوارزمیة العامة لأزالة الضوضاء من الكلام باستخدام تحویل المویجة المتقطعتلیھا الخوارزمیة العامة لتقلیل الضوضاء باستخدام التحویلات الخلیطة المقترحة. یتطرق البحث مناقشة تأثیر استخدامتحویل المویجة المتقطع والتحویلات الخلیطة في ازالة الضوضاء. وتم تقییم الاداء بین الطریقتان من خلال حساب معدلنتائج التمثیل التي تم الحصول علیھا تبین ان التحویلات .(PSNR) ونسبة الاشارة الى الضوضاء (MSE) مربع الخطأالخلیطة افضل من تحویل المویجة المتقطع.


Article
Optimal Wavelet Filter for De-noising Surface Electromyographic Signal Captured From Biceps Brachii Muscle
أمثل مصفي مويجي لتقليل ضوضاءأشارة التحفيز العضلي السطحية الملتقطة من العضلة العضدية ثنائية الرأس

Authors: Eyad I. Abbas --- Khaleda Sh. Rijab --- Anas Fuad Ahmed
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2015 Volume: 33 Issue: 1 Part (A) Engineering Pages: 198-207
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a study on finding an optimal wavelet filter for denoTsing surface electromyography signal, the surface electromyography signal was captured from the biceps brachii muscle of the human arm, This signal was stored in a one-dimensional matrix and conducted a series of procedures to reduce the noise. The performance has been tested based upon the nearest five wavelet filters in terms of the shape of the form of the original signal, after subjected to three noisy Gaussian environments at different signal to noise ratio. A tremendous amount of results was obtained, These results show that the fourth order Daubechies wavelet filter at the fourth decomposition level is optimized to reduce the noise of the surface electromyography signal that captured from biceps brachii muscle, where the results of the tests in a very noisy environment show that the value of the mean square error is 0.0159 and the output signal-to-noise ratio is 11.4424.

هذا البحث يقدم دراسة عن ايجاد امثل مصفي مويجي لأشارة التحفيز العضلي السطحية,تم التقاط اشارة التحفيز العضلي السطحية من العضلة العضدية ثنائية الرأس من ذراعٍ بشرية, خُزِنت هذه الأشارة بشكل مصفوفة احادية البعد وأُجْرِيت عليها سلسلة من اجراءات تقليل الضوضاء , تم اختبار الأداء استناداًلأقرب خمس مصفيات مويجية من حيث الشكل لشكل الاشارة الاصلية وذلك بعد اخضاعها لثلاث بيئات ضوضائية كاوسية مختلفة الشدة. تم الحصول على كم هائل من النتائج التي بينت أن المصفي المويجي "دوبيشيس من الدرجة الرابعة" وعند مستوى التفكك الرابع هو الامثل في تقليل ضوضاء اشارة التحفيز العضلي السطحية المُلتقطة من العضلة العضدية ثنائية الرأس حيث بينت نتائج الاختبارات في بيئة شديدة الضوضاء ان قيمة خطأ مربع المعدل هو 0.0159وان نسبة الاشارة الى الضوضاء الخارجة هي 11.4424.


Article
Signal Denoising Using Double Density Discrete Wavelet Transform

Author: Zainab Sh. Al-Timime
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2017 Volume: 20 Issue: 4 Pages: 125-129
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

Reality signals do not exist without noise. Wavelet transform based denoising seem to be a powerful tool for suppressing noise in signals. In this paper, we investigate the using of double density discrete wavelet transform “DD-DWT” which based on one scaling function and two wavelet functions, for signal denoising and comparing its performance with the traditional DWT. Three groups of additive White Gaussian Noise levels (5 dB, 3 dB, 2 dB) are added to some standard test signals with both hard and soft threshold function to evaluate the performance of each method in term of Root Mean Square Error (RMSE) and Signal to Noise Ratio (SNR). Experiment results show that DD-DWT performs better than traditional DWT in both RMSE and SNR especially at low SNR.

Keywords

DWT --- DD-DWT --- Signal --- Denoising.


Article
SlantletTransformbased VideoDenoising
إزالة الضوضاء من الفيديو بالاعتماد على تحويلة الموّيل

Authors: Afrah L. Mohammed أفراح لؤي محمد رشيد --- Iman M.Ga’fer إيمان محمد جعفر علوان
Journal: Baghdad Science Journal مجلة بغداد للعلوم ISSN: 20788665 24117986 Year: 2011 Volume: 8 Issue: 2عدد خاص بمؤتمر الفيزياء Pages: 595-601
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

A technique for noise removal is proposed based on slantlet transform. The proposed algorithm tends to reduce the computational time by reducing the total number of frames through dividing the video film into sub films, finding master frames, applying the slantlet transform which is orthogonal discrete wavelet transform with two zero moments and with improved time localization. Thresholding technique is applied to the details coefficients of the slantlet transform .The denoised frame is repeated to retain the original frame sequence. The proposed method was applied by using MATLAB R2010a with video contaminated by white Gaussian noise .The experimental results show that the proposed method provides better subjective and objective quality, and obtain up to 5-6 dB PSNR improvement from the frames contaminated by noise.

في هذا البحث تم إقتراح نظام إزالة الضوضاء يعتمد على إستخدام تحويلة المويل. إن النظام المقترح يهدف الى تقليل وقت التنفيذ وذلك بتقليل العدد الكلي من الإطارات المراد إزالة الضوضاء منها بتجزئة الفيلم الى مقاطع واختيار اطارات رئيسية ليتم تطبيق تحويلة المويل عليها لقد تم اعتماد تطبيق تقنية العتبة على جميع معاملات التفاصيل للتحويلة. إن الطريقة المقترحة تعتمد على تكرار الاطارات المعالجة للمحافظة على العدد الكلي من الاطارات. باستخدام (MATLAB R2012a) على فيلم فيديوي ملوث بضوضاء من نوع (Gaussian). أظهر هذا النظام كفاءة جيدة حيث بلغ معدل الزيادة في الربح (5-6 dB) للاطارات التي تم إزالة الضوضاء عن الاطارات الملوثة بالضوضاء.


Article
Channel Equalization Using Wavelet Denoising
تعديل القناة بأستخدام أزالة تشويه المويجة

Author: M. H. Miry
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2007 Volume: 25 Issue: 9 Pages: 1081-1091
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

A problem in digital signal transmission occurs when a signal in onesignal interval overlaps the signal in an adjacent interval. This problem is calledintersymbol interference and limits the speed of digital transmission. Interferenceand noise are common in communication channels, and the recovery oftransmitted signals may be a difficult task. The adaptive equalizer which is usedto recover the transmitted signals and LMS algorithm which is one of the mostefficient criteria for determining the values of the adaptive equalizer coefficientsare very important in communication systems, but the LMS adaptive equalizersuffers response degrades and slow convergence rate under low Signal-to- Noiseratio (SNR) condition. The present work is concerned with the development andapplication of wavelet transform based denoising technique for improving theresponse and convergence rate of LMS adaptive equalizer in digitalcommunication systems under low SNR.

المشكلة في أرسال الأشارات الرقمية تحدث عندما فترة الأشارة تتداخل مع فترة الأشارة المجاورة .هذه المشكلة تدعى تداخل الرموز و هي تحدد من سرعة الأرسال الرقمي . التداخل و التشوه كلاهماشائعان في قنوات الأتصالات , فأستعادة الأشارةالمرسلة تصبح مهمة معقدة . المعادل ا لمتكيفالتي تعتبر واحدة (LMS) المستعمل لأستعادة الأشارات المرسلة و خوارزمية مربع المعدل الاقلمن اغلب المعايير الكفؤة لحساب قيم معاملات المعادل المتكيف كلاهما يعتبران جدا مهمين فييعاني انخفاض في استجابته و بطء في م عدل LMS انظمة الاتصالات , لكن المعادل المتكيفواطئة . هذا البحث مختص بتطوير و (SNR) التقريب عندما تكون نسبة الأشارة الى التشويهتطبيق محول المويجة بالأعتماد على تقنية أزالة التشويه لتحسين الأستجابة و معدل التقريبواطئة. (SNR) في أنظمة الأتصالات الرقمية عندما تكون LMS للمعادل المتكيف


Article
Complex Discrete Wavelet Transform-Based Image Denoising
تحويل المويجة المركب لازالة التشويش من الصور الرقمية

Authors: Hadeel N. Abdullah --- Jabir Salman Aziz --- Arshad Nadhom Mohammed
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2011 Volume: 29 Issue: 5 Pages: 833-850
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Dual tree complex discrete wavelet transform is implemented for denoising asan important image processing application. Two wavelet trees are used, onegenerating the real part of the wavelet coefficients tree and the other generating theimaginary part tree.A general computer program computing two dimensional dual tree complexwavelet transform is written using MatLab V.7.0. for a general (NxN) twodimensional signal.This paper introduces firstly a proposed method of computing one and twodimensionaldual tree complex wavelet transform .The proposed method reducesheavily processing time for decomposition of image keeping or overcoming thequality of reconstructed images. Also, the inverse procedures of all the abovetransform for multi- dimensional cases verified.Secondly, many techniques are implemented for denoising of gray scale image.A new threshold method is proposed and compared with the other thresholdingmethods. For hard thresholding, PSNR gives (13.548) value while the PSNR wasincreased in the proposed soft thresholding, it gives (14.1734) PSNR value whenthe noise variance is (20).Denoising schemes are tested on Peppers noise image to find its effect ondenoising application. The noisy version has SNR equals to (11.9373 dB), thedenoising image using WT has SNR equals to (17.4661 dB), the denoising imageusing SWT has SNR equals to (18.1459 dB), the denoising image using WPT hasSNR equals to (19.3640 dB), the denoising image using Complex DiscreteWavelet Transform has SNR equals to (21.9138 dB) using hard threshold and hasSNR equals to (22.1393 dB) using soft threshold. Matlab V.7.0 is used forsimulation.


Article
Adaptive Image Denoising Based on MACWM and NLEM Filters
رفع ضوضاء صورة متكيف بالاعتماد على مرشحات MACWM و NLEM

Loading...
Loading...
Abstract

High range types of noise can infect and corrupt digital images. Of these Noise types is the resulted from errors in the image acquisition process. This error change pixel values that not reflect the true intensities and image details vision. Several ways that noise can be introduced into an image, most of them depending on how the image is created or transmit through the network. In this paper, new proposed modifications added to Modified Adaptive Center Weighted Median filter MACWM to achieve the high accuracy in noise detection and removing especially when image corrupted by multi noise types. None Local Euclidean Median (NLEM) and Mean filters were added in these proposed modifications improved the noise wide spectrum detection. Good vision results produce from experiment the proposed system with less blur.

انواع متعددة من الضوضاء يمكن أن تصيب والصور الرقمية. من هذه الأنواع الضوضاء هو تنتجت عن أخطاء في عملية الحصول على الصور. وان هذه القيم للضوضاء تغير قيم البكسل الذي لا يعكس رؤية تفاصيل الصورة الحقيقية. العديد من الطرق يمكن إدخال الضوضاء إلى صورة، ومعظمها معتمدا على كيفية إنشاء صورة أو نقل من خلال الشبكة. في هذه البحث، وأضيفت تعديلات جديدة مقترحة لتعديل مرشح MACWM لتحقيق درجة عالية من الدقة في الكشف عن الضوضاء وإزالة خصوصا عندما الصورة افسدتها أنواع متعددة من الضوضاء. في هذه التعديلات المقترحة اضيفت مرشح NLEM و مرشح المعدل لتحسين الكشف عن طيف واسع من الضوضاء. النتائج من تجربة النظام المقترح كانت لديها رؤية جيدة مع أقل طمس.


Article
Energy Pixel Rule for Image Denoising Based on Slantlet Transform and K-SVD Algorithm
قانون طاقةالبكسل في ازالة ضوضاء الصور مستنداً الى تحويل سلانتليت وخوارزمية كي – أس في دي

Author: Waleed Rasheed Humood وليد رشيد حمود
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2014 Volume: 6 Issue: 3 اللغة الانكليزية Pages: 50-57
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

All digital images contain some degree of noise. Image denoising algorithm attempts to remove this noise from the image. Ideally, the resulting de-noised image will not contain any noise or added artifacts. Denoising of natural images corrupted by Gaussian noise using Slantlet transformation techniques is very effective because of its ability to capture the energy of a signal in few energy transform values.In this paper,mean pixel energy for each windows of noisy image will calculate by using the Energy Estimation operation then store in a dictionary. Noisy image decomposed using Slantlet transform and then applied K-SVD algorithm noise removal. In the same time, the modified mean filter is also applied to the de-noised imagefor noise removal.Finally, the de-noised image get from the comparison between (modified mean with K-SVD algorithm) outputs and select the appropriate pixels depend on the energy value stored on the dictionary. From the experimentalresults, the proposed method can efficiently remove a single Gaussian noise while preserving the image information well with less blur and demonstrate its better fidelity criteria (PSNR and ERMS) after apply proposed pixel rule selection compared with results of modified mean and K-SVD algorithm.

تحتوي كل الصور الرقمية على بعض الدرجة من الضوضاء، خوارزمية أزالة الضوضاء تحاول ازالة هذا الضوضاء من الصورة. مثالياً، اللصور الناتجة بعد ازالة الضوضاء سوف تكون خالية من الضوضاء او الضوضاء الصناعية المضافة. رفع الضوضاء من الصور الطبيعية المصابة بضوضاء جاوسن باستخدام تقنيات تحويل سلانتليت فعالة جدا بسبب قدرتها بسبب القابلية في مسك طاقة الاشارة في عدد محدد من قيم الطاقة المتحولة.في هذا البحث، معدل طاقة البكسل لكل نافذة الصورة المصابة بالضوضاء ستحسب باستخدام عملية تقدير الطاقة ثم تخزن في القاموس، الصورة المصابة بالضوضاء سوف تحلل باستخدام تحويل سلانتليت وبعد ذلك يتم تطبيق خوارزمية ازالة الضوضاء كي – اس في دي، في نفس الوقت. مرشح المتوسط المعدل يطبق ايضا لرفع الضوضاء من الصورة المصابة بالضوضاء. أخيراً ، الصورة المرفوع منها الضوضاء تأتي من المقارنة بين نتائج (خورزمية كي – أس في دي و مرشح المتوسط المعدل) واختيار البكسلات الملائمة يعتمد على قيم الطاقة المخزنة في القاموس. من النتائج العملية، الطرقية المقترحة يمكن ان تزيل بشكل كفوء ضوضاء جاوسن بينما تبقي معلومات الصورة باقل درجة من التشويه وتعرض معايير الدقة (نسبة ذروة الاشارة-للضوضاء ، وجذر القيمة العظمى للخطأ) بعد تطبيق قاعدة اختيار القيمة والمقارنة مع نتائج (خورزمية كي – أس في دي و مرشح المتوسط المعدل).


Article
Digital Image Enhancement Using Hybrid Fuzzy Techniques Based on LabVIEW
تحسين الصور الرقمية باستخدام التقنيات المضببة المهجنة بالاعتماد على بيئة الآلات الافتراضية ( LabVIEW )

Authors: Sura Nawfal Abd alrazaaq سرى نوفل عبد الرزاق --- Dr. Fakhraldeen H. Ali فخر الدين حامد علي
Journal: AL Rafdain Engineering Journal مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2012 Volume: 20 Issue: 4 Pages: 1-10
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract In this paper, two LabVIEW based hybrid fuzzy filters combining fuzzy logic with simple filtering techniques for image de-noising are presented. LabVIEW is widely adopted for the design of real time systems and their realization in hardware due to the facilities available for performance simulation and measurements under different conditions. The main feature of the filters is that they try to determine the corrupted pixels using fuzzy rules and then treat them by utilizing the classical filters. To measure the performance of the designed filters, several corrupted images with Gaussian noise are processed. An objective criterion such as the Mean Square Error (MSE), and visual observation prove the effectiveness of the hybrid technique compared with the classical filters and several modern filters.Keywords: Denoising, LabVIEW, Hybrid fuzzy filtering, Gaussian noise.

الخلاصة يقدم هذا البحث بالاعتماد على (LabVIEW) مرشح مضبب هجيني للتخلص من الضوضاء في الصور الرقمية أو تقليل تأثيرها وذلك بمزاوجة التقنيات الضبابية مع تقنيات مرشحات الصور الرقمية التقليدية, حيث أن نظام (LabVIEW ) واسع الاستخدام في تصميم أنظمة الزمن الحقيقي وتحقيقها ككيان مادي بالإضافة إلى الكيان البرمجي لإمكانياته في محاكاة أداء المنظومة المصممة وقياس أداءها تحت ظروف متباينة. إن أهم مهمة لهذا المرشح هي إيجاد النقاط الصورية المتأثرة بالضوضاء باستخدام التقنيات الضبابية ومعالجتها بعد ذلك بالاستفادة من المرشحات الكلاسيكية. لقياس أداء المرشحات المصممة تمت معالجة عدة صور تعرضت لمستويات مختلفة من الضوضاء (نوع كاوس) وبالاعتماد على المعايير الموضوعية مثل (معدل مربع الخطأ) وكذلك الرؤيا البصرية, أثبتت النتائج كفاءة الطريقة المهجنة مقارنة مع المرشحات التقليدية وعدد من المرشحات الحديثة.

Listing 1 - 10 of 22 << page
of 3
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (22)


Language

English (17)

Arabic and English (4)

Arabic (1)


Year
From To Submit

2018 (2)

2017 (2)

2016 (2)

2015 (3)

2014 (4)

More...