research centers


Search results: Found 6

Listing 1 - 6 of 6
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
Using Discrete Wavelet Transform and Wiener filter for

Author: Mohammed M. Siddeq Dr. Sadar Pirkhider Yaba
Journal: Journal Of Wassit For Science & Medicine مجلة واسط للعلوم والطب ISSN: 58161992 Year: 2009 Volume: 2 Issue: 2 Pages: 18-30
Publisher: Wassit University جامعة واسط

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper we proposed an algorithm for image de-nosing based on; the two level discrete wavelet transform (DWT), and Wiener filter, also this paper describe estimate noise power. At first The DWT transform noisy image into sub-bands, consist of low-frequency and high-frequencies, and then estimate noise power for each sub-band. The noise power is computed through two important computations; compute square of variance for each sub-band then compute the mean of the variance.

في هذا البحث نقترح خوارزمية للأزالة التشويه من الصورة مستندة على "DWT" و "Wiener filter"، و أيضا نوضح في هذا البحث تخمين قوة التشويه في الصورة المشوهة. في البداية نطبق "DWT" على الصورة المشوهة لتوليد أربعة مصفوفات منفصلة؛ المصفوفة الأولى تحتوي على قيم الصورة المشوهة ولكن بشكل مصغر. أما المفوفات الثلاثة المتبقية تحتوي على تفاصيل الصورة وتحتوي على قوة التشويه. في المرحلة الثانية من هذهِ الخوارزمية نقوم بحساب قوة التشويه في الصورة باستخدام معادلتين موضحة في هذا البحث.


Article
Mammogram image with Wiener filter and CLAHE
صور الماموجرام مع فلتر Wiener و CLAHE

Authors: Thekra Abbas ذكرى حيدر علي عباس --- M.Nafea Jafaar مصطفى نافع جعفر
Journal: Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics مجلة القادسية لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 20740204 / 25213504 Year: 2017 Volume: 9 Issue: 2 Pages: 97-102 Comp
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

Many of the women in worlds die because of breast cancer and early detection will save the lives of many women. A mammogram is a special medical image in the breast. The mammogram image contains artifacts and wedge. In this paper the mammogram image enhances by applied the Wiener filter to remove noise and apply Contrast Limited Adaptive Histogram Equitation (CLAHE) to improve a quality of mammogram image. Before applying them made number step to remove artifacts and wedge, background and pectoral muscle these know. The result indicted obtain mammogram image only breast profile, with a nice smooth, safe edge, and high quality. These results prove that effective and convenient assistance for medical diagnosis. Hence, the proposed method definitely can be considered for automated detection of abnormality like benign, malignant and micro calcifications.

العديد من النساء في العالم يموتون بسبب سرطان الثدي والكشف المبكر سينقذ حياة العديد من النساء. التصوير الشعاعي للثدي هو صورة طبية خاصة في الثدي. الصورة الماموجرام يحتوي على اجزاء خلفية تكون مناطق اسود ,وعلامات الدعائية الشركة المصنعة لجهاز الماموجرام و عضلات الصدرية و منطقة الثدي . في هذه البحث تحسن صورة الماموجرام بتطبيق فلتر wiener لإزالة الضوضاء , زياجددة نقاوة الصور وتطبيق (CLAHE) لتحسين تباين والاضائة الصور الماموجرام و لتحسين الصورة الماموجرام يجب قيام بعمليات Preprocessing وهي ازالة الكائنات الاضافية ( العلامات الدعائية والخلفية والعضلات الصدرية( .هذه النتائج تثبت أنها فعالة للتشخيص الطبي. وبالتالي، فإن الطريقة المقترحة بالتأكيد يمكن أن يستخدم في الكشف الآلي عن المناطق الغير سليمة مثل الحميدة، الخبيثة والجزئيات الدقيقة.


Article
HYBRID IMAGE DENOISING USING WIENER FILTER WITH DISCRETE WAVELET TRANSFORM AND FRAMELET TRANSFORM
ازالة الضوضاء باستخدام تهجين مرشح وينر مع تحويل المويجة والتحويل الاطاري

Author: Nora Hussam Sultan نورا حسام سلطان
Journal: KUFA JOURNAL OF ENGINEERING مجلة الكوفة الهندسية ISSN: 25230018 Year: 2016 Volume: 7 Issue: 2 Pages: 122-133
Publisher: University of Kufa جامعة الكوفة

Loading...
Loading...
Abstract

Removal of noise from an image is an essential part of image processing systems. In this paper a hybrid denoising algorithm which combines spatial domain Wiener filter and thresholding function in the wavelet and framelet domain is done. In this work three algorithms are proposed. The first hybrid denoising algorithm using Wiener filter with 2-level discrete wavelet transform (DWT), the second algorithm its using Wiener filter with 2-level framelet transform (FLT) and the third hybrid denoising algorithm its combines wiener filter with 1-level wavelet transform then apply framelet transform on LL of wavelet transform. The Wiener filter is applied on the low frequency subband of the decomposed noisy image. This stage will tend to cancel or at least attenuate any residual low frequency noise component. Then thresholding detail high frequency subbands using thresholding function. This approach can be used for grayscale and color images. The simulation results show that the performance of the first proposed hybrid denoising algorithm with discrete wavelet transform (db5 type) is superior to that of the second and third proposed algorithms and to that of the conventional denoising approach at most of the test noisy image with Gaussian noise and Slat & pepper noise while the third proposed denoising algorithm with hybrid wavelet & framelet transform is superior to that of the other proposed algorithms at noisy images with speckle noise.

تعد عملية ازالة الضوضاء من الصور جزء مهم في معالجة الصور ولاهمية الصور في مجال الحياة ولكونها تتعرض عند التعامل معها او ارسالها عبر القناة للعديد من الضوضاء او التشويش لذا وجب استخدام طرق لتنقيتها من الضوضاء الداخله اليها. يقترح هذا البحث ثلاث نظريات بطرق مهجنة باستخدام مرشح وينر مع تحويل المويجة والتحويل الاطاري لازالة الضوضاء عن الصور الرمادية والصور الملونة. طبقت الطريقة الاولى بتهجين مرشح وينر مع تحويل المويجة على مجموعة GAUSSIAN NOISE, SLAT من الصور المتعرضة لانواع من الضوضاء منها & PEPPER NOISE AND وطبقت ايضا الطريقة الثانية بتهجين مرشح وينر مع التحويل الاطاري , وطبقت الطريقة الثالثة SPECKLE NOISE بتهجين مرشح وينر مع تحويل المويجة والتحويل الاطاري معا, ووضحت النتائج التجريبية ان الطريقة الاولى اعطت افضل وGAUSSIAN NOISEنتائج مع الصور المتعرضة لضوضاء من نوع بينما الطريقة SLAT & PEPPER NOISE وتم مقارنة العمل ايضا SPECKLE NOISEالثالثة اعطت افضل نتائج بالنسبة للصور المتعرضة مع ضوضاء من نوع مع طرق تقليدية ونظريات من اعمال اخرى و اعطت الطريقة الاولى والثالثة افضل النتائج.


Article
A comparison between PCA and some enhancement filters for denoising astronomical images
مقارنة بين PCA وبعض فلاتر التحسين لإزالة الضوضاء من الصور الفلكية

Authors: Raaid N. Hassan رائد نوفي حسان --- Loay K. Abood لؤي كاظم عبود
Journal: Iraqi Journal of Physics المجلة العراقية للفيزياء ISSN: 20704003 Year: 2013 Volume: 11 Issue: 22 Pages: 82-92
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This paper includes a comparison between denoising techniques by using statistical approach, principal component analysis with local pixel grouping (PCA-LPG), this procedure is iterated second time to further improve the denoising performance, and other enhancement filters were used. Like adaptive Wiener low pass-filter to a grayscale image that has been degraded by constant power additive noise, based on statistics estimated from a local neighborhood of each pixel. Performs Median filter of the input noisy image, each output pixel contains the Median value in the M-by-N neighborhood around the corresponding pixel in the input image, Gaussian low pass-filter and Order-statistic filter also be used.Experimental results shows LPG-PCA method gives better performance, especially in image fine structure preservation, compared with other general denoising algorithms.

في هذا البحث تمت مقارنة بين تقنيات إزالة الضوضاء باستخدام أسلوب إحصائي، PCA-LPG هذا الإجراء هو تكراري لمرتين لغرض تحسين الأداء في إزالة الضوضاء وبعض مرشحات التحسين الأخرى. كمرشح Wiener المطور للصور ذات التدرج الرمادي والتي تردت بإضافة قدرة من الضوضاء الثابتة، بالاعتماد على تخمين إحصائي من المجاورات لكل نقطة. تم تطبيق مرشح Median على الصورة الضوضائية حيث كل نقطة في الصورة المفلترة تحتوي على قيمة Median في M-by-N من المجاورات حول النقطة للصورة الضوضائية، وكذلك استخدم كل من مرشح Gaussian ومرشح Order-statistic. النتائج العملية أظهرت ان طريقة LPG-PCA إنها الأفضل اداءً وخاصة بالنسبة للصور جيدة التركيب مقارنة بطرق ازالة الضوضاء الاخرى.


Article
Image restoration using regularized inverse filtering and adaptive threshold wavelet denoising
استعادة الصور باستخدام الترشيح المنظم المعكوس و إزالة الضوضاء بطريقة التحويل المويجي ذو العتبة العتبة المتكيفة

Author: Mr. Firas Ali فراس علي جواد
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2007 Volume: 3 Issue: 1 Pages: 48-62
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Although the Wiener filtering is the optimal tradeoff of inverse filtering and noise smoothing, in the case when the blurring filter is singular, the Wiener filtering actually amplify the noise. This suggests that a denoising step is needed to remove the amplified noise .Wavelet-based denoising scheme provides a natural technique for this purpose .
In this paper a new image restoration scheme is proposed, the scheme contains two separate steps : Fourier-domain inverse filtering and wavelet-domain image denoising. The first stage is Wiener filtering of the input image , the filtered image is inputted to adaptive threshold wavelet denoising stage . The choice of the threshold estimation is carried out by analyzing the statistical parameters of the wavelet sub band coefficients like standard deviation, arithmetic mean and geometrical mean . The noisy image is first decomposed into many levels to obtain different frequency bands. Then soft thresholding method is used to remove the noisy coefficients, by fixing the optimum thresholding value by this method .Experimental results on test image by using this method show that this method yields significantly superior image quality and better Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Here, to prove the efficiency of this method in image restoration , we have compared this with various restoration methods like Wiener filter alone and inverse filter.

يعتبر مرشح وينر كحل مثالي بين الترشيح المعكوس وأزاله الضوضاء لكن في حالة كون مرشح التشويه منفرد سيؤدي مرشح الوينر الى تضخيم الضوضاء لذلك يجب إضافة خطوة بعد الوينر لإزالة الضوضاء . سيكون نظام ازالة الضوضاء المبني على تحويلات المويجة مفضلا" لهذا الغرض.في هذا البحث تم اقتراح نظام استعادة الصورة يتضمن خطوتين منفصلتين : معكوس الترشيح في مجال فورير وازالة الضوضاء باستخدام التحويل المويجي . المرحلة الاولى هي ترشيح وينر للصورة الداخلة , الصورة المرشحة يتم ادخالها الى مرحلة ازالة الضوضاء بطريقة التحويل المويجي ذات العتبة المتكيفة . اختيار تخمين العتبة يتم عن طريق تحليل العوامل الاحصائية لمعاملات نصف الحزمة المويجية والتي هي الانحراف المعياري , المعدل الحسابي والمعدل الهندسي . الصورة المشوشة تجزأ الى مستويات عدة للحصول على عدة حزم ترددية. ثم يتم استخدام طريقة العتبة الناعمة لازالة الضوضاء عن طريق تثبيت قيمة العتبة المثلى بهذه الطريقة . النتائج التجريبية على صورة اختبار بأستخدام هذه الطريقة تبين انه هذه الطريقة تؤدي الى الحصول على نوعية صور افضل مقارنة مع مرشحات وينر ومرشح المعكوس وايضا" تؤدي الى الحصول على قمة نسبة اشارة الى ضوضاء افضل من باقي الطرق .

Listing 1 - 6 of 6
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (6)


Language

English (4)

Arabic and English (2)


Year
From To Submit

2017 (1)

2016 (1)

2013 (1)

2012 (1)

2009 (1)

More...