تحسين معالم الصورة بأستخدام مرشح مضبب وسيطي- معدل pdf
📝 نبذة مختصرة
<strong>ملخص الدراسة:</strong>
يهدف البحث إلى أجراء عملية تحسين للصورة الرقمية المشوهة باستخدام مرشح مضبب مقترح بالاعتماد على المرشحين المعروفين الوسيط(Median Filter) والمعدل(Average Filter) اللذان يعتبران من طرائق التحسين المكاني . يقوم المرشح المقترح بأستخدام المنطق المضبب لتحديد أي من المرشحين الوسيط والمعدل افضل لكل نافذة NxN للصورة وذلك من خلال حساب مقدار التباعد بين قيم العناصر المحلية للنافذة NxN التي مركزها (x,y) ومقدار القيمة المطلقة للفرق بين ناتجي المرشحين لنفس النافذة واللذان يعتبران كمدخلات للنظام المضبب وتخزن النتيجة في النقطة (x,y) للصورة المحسنة.لغرض التأكد من كفاءة المرشح المقترح ,تم اختباره على مجموعة من الصور ذات التدرج الرمادي (gray scale) والصور الملونة (RGB) وبنوعين من الضوضاء ومقارنة نتائجه مع نتائج المرشحين الوسيط والمعدل و كانت النتائج قانونية حيث أعطى المرشح المضبب نتائج أفضل من نتائج المرشحين الآخرين ولكلا النوعين من الصور ولأكثر من نوع من الضوضاء.
📄 محتوى البحث
ملخص الدراسة:
يهدف البحث إلى أجراء عملية تحسين للصورة الرقمية المشوهة باستخدام مرشح مضبب مقترح بالاعتماد على المرشحين المعروفين الوسيط(Median Filter) والمعدل(Average Filter) اللذان يعتبران من طرائق التحسين المكاني . يقوم المرشح المقترح بأستخدام المنطق المضبب لتحديد أي من المرشحين الوسيط والمعدل افضل لكل نافذة NxN للصورة وذلك من خلال حساب مقدار التباعد بين قيم العناصر المحلية للنافذة NxN التي مركزها (x,y) ومقدار القيمة المطلقة للفرق بين ناتجي المرشحين لنفس النافذة واللذان يعتبران كمدخلات للنظام المضبب وتخزن النتيجة في النقطة (x,y) للصورة المحسنة.لغرض التأكد من كفاءة المرشح المقترح ,تم اختباره على مجموعة من الصور ذات التدرج الرمادي (gray scale) والصور الملونة (RGB) وبنوعين من الضوضاء ومقارنة نتائجه مع نتائج المرشحين الوسيط والمعدل و كانت النتائج قانونية حيث أعطى المرشح المضبب نتائج أفضل من نتائج المرشحين الآخرين ولكلا النوعين من الصور ولأكثر من نوع من الضوضاء.
