research centers


Search results: Found 5

Listing 1 - 5 of 5
Sort by

Article
Color Image Denoising Using Stationary Wavelet Transform and Adaptive Wiener Filter
إزالة الضوضاء من الصور الملونة باستعمال تحويلة المويجة المستقرة ومرشح وينر المتكيّف

Author: Iman M.G. Alwan إيمان محمد جعفر علوان
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2012 Volume: 8 Issue: 1 Pages: 18-26
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The denoising of a natural image corrupted by Gaussian noise is a problem in signal or image processing. Much work has been done in the field of wavelet thresholding but most of it was focused on statistical modeling of wavelet coefficients and the optimal choice of thresholds. This paper describes a new method for the suppression of noise in image by fusing the stationary wavelet denoising technique with adaptive wiener filter. The wiener filter is applied to the reconstructed image for the approximation coefficients only, while the thresholding technique is applied to the details coefficients of the transform, then get the final denoised image is obtained by combining the two results. The proposed method was applied by using MATLAB R2010a with color images contaminated by white Gaussian noise. Compared with stationary wavelet and wiener filter algorithms, the experimental results show that the proposed method provides better subjective and objective quality, and obtain up to 3.5 dB PSNR improvement.

إن عملية إزالة الضوضاء من الصور المتأثرة بضوضاء من نوع Gaussian هي من المشاكل في عمليات المعالجة الصورية. العديد من الدراسات اعتمدت على تطبيق تقنية العتبة على معاملات المويجة، إن معظم هذه الدراسات ركزت على التشكيل الإحصائي لمعاملات المويجة وعلى الاختيار الأمثل لقيمة العتبة. يقدم هذا البحث طريقة جديدة لإزالة الضوضاء بواسطة دمج تقنية إزالة الضوضاء باستعمال تحويلة المويجة المستقرة ومرشح Wiener ، حيث يتم تطبيق مرشح Wiener على الصورة المسترجعة من معاملات التقريب فقط بينما يتم تطبيق تقنية العتبة على قيم معاملات التفاصيل التي تم الحصول عليها بتطبيق تحويلة المويجة المستقرة ومن ثم دمج النتيجتين. لقد تم تنفيذ الطريقة المقترحة باستعمال برنامج ماتلاب R2010a على صور ملونة وملوثة بضوضاء من نوع Gaussian . أظهرت النتائج تحسين واضح للصور وصل لحد 3.5dB.


Article
Face Recognition Using Stationary wavelet transform and Neural Network with Support Vector Machine
تمييز الوجوه باستخدام تحويل المويجة المستقرة والشبكة العصبية مع ماكنة الدعم الناقل

Author: Nashwan Alsalam Ali نشوان السلام علي
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2015 Volume: 56 Issue: 1B Pages: 520-530
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Face recognition is a type of biometric software application that can identify a specific individual in a digital image by analyzing and comparing patterns. It is the process of identifying an individual using their facial features and expressions.In this paper we proposed a face recognition system using Stationary Wavelet Transform (SWT) with Neural Network, the SWT are applied into five levels for feature facial extraction with probabilistic Neural Network (PNN) , the system produced good results and then we improved the system by using two manner in Neural Network (PNN) and Support Vector Machine(SVM) so we find that the system performance is more better after using SVM where the result shows the performance of the system is better based on the recognition rate measurement.

التعرف على الوجه هو نوع من تطبيقات البرمجيات القياسية التي يمكن من خلالها تحديد شخص معين في صورة رقمية عن طريق تحليل ومقارنة الأنماط. هو عملية تحديد الفرد باستخدام ملامح الوجه والتعبيرات.في هذا البحث تم اقتراح نظام التعرف على الوجوه باستخدام تحويل المويجات المستقرة مع الشبكات العصبية، تحويل المويجات الثابتة تطبق لخمسة مستويات لاستخراج الوجه مع ميزة الشبكة العصبية الاحتمالية (PNN). ، نتائج النظام جيدة ومن ثم قمنا بتحسين النظام باستخدام ماكنة الدعم الناقل (SVM) لذلك نجد أن أداء النظام هو أفضل بعد استخدام SVM حيث تظهر نتيجة أداء النظام بشكل أفضل اعتمادا على مقياس معدل التمييز.


Article
FACE RECOGNITION USING STATIONARY WAVELET AND NEURAL NETWORK
التعرف على الوجه باستخدام الشبكة العصبية والمويجة المستقرة

Author: Ahkam K. Naji أحكام كامل ناجي
Journal: AL-TAQANI مجلة التقني ISSN: 1818653X Year: 2014 Volume: 27 Issue: 1 Pages: E32-E41
Publisher: Foundation of technical education هيئة التعليم التقني

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, Face recognition system are analyzed and classified based on a new approach, Stationary Wavelet and Neural Network (NN). In this method, the resulting coefficients were computed by the proposed stationary wavelet transform for single-level decomposition. The low pass sub bands of the upper left corner are considered in the proposed method as a resemblance and a smaller version of the original image. The NN of low coefficients is obtained. This method gave an excellent result for a database of 400 different images which indicate that the suggested algorithm is an excellent tool to process the database of standard pose of image. The algorithm is implemented using MATLAB programming languages version R2011a

في هذا البحث يحلل ويصنف نظام التعرف على الوجه اعتمادا على طريقة جديدة وهي الشبكة العصبية والمويجة المستقرة. في هذه الطريقة ناتج المعاملات احصلها من الشبكة المويجية المستقرة بعد مستوى واحد من التحليل. وسوف ناخذ الصورة في الركن الاعلى الايسر لاستخدامها في طريقتنا والتي تعتبر صورة مصغرة ومشابهة للصورة الاصلية. وبعدها طبقت الشبكة العصبية على هذه المعاملات التي تم الحصول عليها. وهذه الطريقة تعطي نتائج جيدة لقاعدة بيانات متكونة من 400 صورة مختلفة والتي تشير الى ان الخوارزمية المقترحة هي اداة ممتازة لمعالجة قاعدة بيانات الوقفة القياسية للصور. وهذه الخوارزمية تطبق باستخدام لغة الماتلاب النسخة R2011a .


Article
Edge Detection in Natural Scene Image Using Canny Edge Detector and Stroke Width Transforms (SWT)
تحديد الحافه في مشهد صورة طبيعيه باستخدام محدد(canny) وتحويلات (stroke width)

Authors: Dhia A. Alzubaydi ضياء عبد الحسين الزبيدي --- Zamen Abood Ramadhan زمن عبود رمضان
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2019 Volume: 9 Issue: 3 اللغة الانكليزية Pages: 88-108
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

Edge is the straightforward feature of image, detection of the edge is unique of the significant steps in the digital image processing, and the basic of detection of the edge is to find the breaks in deepness, breaks in apparent orientation, variations in material characteristics and the differences in scene lighting. Detection of the image's edge bigly debases the quantity of data and cleans out inutile material, although maintaining the significant organizational image's properties. The Canny edge detector algorithm is bulk widely used to distinguish an edges because of its benefit. In our paper used hybrid algorithm to detect the edges consist of X Gradient, Y Gradient and Canny edge detector, whereby appeared object edges by the best thing and made the SWT stroke width transform at the result image to appear the edges by the four face by used four angles (0, 45, 90,135), applied the algorithm at the several images and appeared best result and precise.

الحافه هي خاصيه مهمه من خصائص الصورة, تحديد الحافه هي واحدة من الخطوات المهمه في معالجة الصورة الرقميه, المبدئ الاساسي لتحديد الحافه هو ايجاد التوقفات في العمق, اي التوقفات او الانقطاعات في مظاهر الاتجاهات, التغييرات في خصائص الجوهريه والاختلافات في اضاءة المشهد.تحديد الحواف في الصورة معناها التقليل من كمية البيانات وترك المضمون وبقاء الاهتمام بالخصائص الهيكليه المهمه المنظمه للصورة. خوارزمية(canny) لتحديد الحواف واسعة الاستخدام لتحديد الحواف لانها مفيدة. في بحثنا هذا استخدمنا خوارزميه هجينه لتحديد الحواف تتالف من (ميلX) و(ميلY) و(محددcanny). حيث ظهر تحديد الاشياء الموجوده في الصورة بصورة افضل وبعدها طبقنا تحويلات (SW) على الصورة الناتجه لاظهار الحواف على اربعة اوجه اي اربعة زوايا واتجاهات(0,45,90,135) . طبقنا الخوارزمية على عدة صور وظهرت نتائج دقيقه وجيدة.


Article
Text Detection in Natural Image By Connected Component Labeling

Authors: Zamen Abood Ramadhan --- Dhia Alzubaydi
Journal: Al-Mustansiriyah Journal of Science مجلة علوم المستنصرية ISSN: 1814635X Year: 2019 Volume: 30 Issue: 1 Pages: 111-118
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

The process of detecting the text from the natural image is a complex and difficult process because the variance by the devises that take the images and different the texts that found in images in the orientation, size and style. Given the importance the texts in images in the several of application of computer vision. In this paper dependent on the spatial natural images and on the spatial data set for the street sign that include the texts by the different size and different orientation. In this paper detected the texts in images by using robust method by using several algorithms, at the first stage making preprocessing for the image to blur the image and reduce the nose on it by Gaussian blur, second stage making processing that include canny edge detection to detect the edges and dilation, third stage applying connected component to filling all objects in image then applying stroke width transform(SWT) to detect the letter candidate and applying the system on the several images that include different types of texts, we got the best result when applying the proposed system on the several images that related on the sign street images and detected the most of the letters in these images.

عمليىة تحديد النص في صورة طبيعيه هي عملية معقدة وصعبه بسبب التباين الموجود بين الاجهزة التي تاخذ الصور واختلاف في النصوص الموجودة في الصور من الناحية الاتجاه والحجم. تعزى اهمية النصوص في الصور وذلك في العديد من تطبيقات computer vision. في هذا البحث اعتمدنا على صور طبيعيه خاصه على مجاميع بيانات خاصه لاشارات الشوارع التي تتضمن النصوص بمختلف الاحجام والاتجاهات وتحتوي على العديد من المشاكل الت عالجناها بالتقنيه المستخدمه في البحث.فس هذا البحث حددت النصوص وذلك باستخدام طريقه متينه باستخام عدة خوارزميات في البدايه عملنا تهيأة ماقبل المعالجه للصور لعمل blur والتقليل من الضوضاء الموجود على الصورة باستخدام فلتر Guassian وفي المرحلة الثانيه عملنا معالجه التي تتضمن تحديد الحواف باستخدام canny edge detection وتقنية dilation وفي المرحلة الثالثه طبقنا connected component labeling لملأ الاشياء المحددة في الصورة وبعدها طبقنا stroke transform width (SWT) لتحديد الحروف المرشحه وقد حصلنا على نتائج جيدة وذلك من خلال المقارنه مع الدراسات السابقه بحيث تم تحديد كل حروف النص في الصور وعلى انواع مختلفه من الصور التي تتضمن انواع مختلفه من النصوص

Listing 1 - 5 of 5
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (5)


Language

English (4)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2019 (2)

2015 (1)

2014 (1)

2012 (1)