عناصر مشابهة

Adaptive Image Denoising Based on MACWM and NLEM Filters

تفصيل البيانات البيبلوغرافية
العنوان بلغة أخرى:رفع ضوضاء صورة متكيف بالاعتماد على مرشحات MACWM و NLEM
المصدر:مجلة كلية التربية
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية التربية
المؤلف الرئيسي: حمود، حيدر كاظم (مؤلف)
مؤلفين آخرين: عبدالجبار، هدى عبداللطيف (م. مشارك), هاشم، سحر حسن (م. مشارك), عبدالكاظم، أحمد عبد علي (م. مشارك)
المجلد/العدد:ع1
محكمة:نعم
الدولة:العراق
التاريخ الميلادي:2015
الصفحات:53 - 64
ISSN:1812-0380
رقم MD:826086
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة:English
قواعد المعلومات:EduSearch
مواضيع:
رابط المحتوى:
الوصف
المستخلص:أنواع 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 أفسدتها أنواع متعددة من الضوضاء. في هذه التعديلات المقترحة أضيفت مرشح NLEM ومرشح المعدل لتحسين الكشف عن طيف واسع من الضوضاء. النتائج من تجربة النظام المقترح كانت لديها رؤية جيدة مع أقل طمس.

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.