تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > A Color Image Enhancement Usin...>الوصف

A Color Image Enhancement Using Statistical Techniques

العنوان بلغة أخرى: تحسين الصور الملونة باستخدام التقنيات الإحصائية
المصدر: مجلة جامعة كركوك للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة كركوك - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: محمود، أحمد جبار (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Hamood, Ahmed Jabbar
المجلد/العدد: مج14, ع3
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: سبتمبر
الصفحات: 132 - 140
DOI: 10.32894/1913-014-003-011
ISSN: 2222-2995
رقم MD: 1527985
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الصورة الملونة | التقنيات الإحصائية | البراعة التكنولوجية | المعرفة العلمية
كلمات المؤلف المفتاحية:
تخفيض الضوضاء الصوري | تحسين الصور | ضوضاء غاوسية | مرشح المتوسط غير المحلي | المرشح الثنائي | Image Denoising | Image Restoration | Gaussian Noise | Non-Local Means Filter | Bilateral Filter
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

1

حفظ في:
المستخلص: الضوضاء، وخاصة الضوضاء الغوسية، يمكن أن تؤدي تشويه الصور وتقليل المعلومات، ويعد تلسكوب جيمس ويب الفضائي (JWST) أداة أو واسطة حيوية لفهم الكون والتقاط الصور التي تلهم الناس، في هذا البحث استخدمنا لعديد من الفلاتر أو المرشحات غير الخطية لإزالة الضوضاء الغوسية من صورة المشتري، إذ تأخذ هذه المرشحات في الاعتبار أوجه التشابه والمسافات بين العناصر الصورية الاساية وتحافظ على الحواف كميزات متقدمة في الوقت نفسه، وتعتبر هذه المرشحات ضرورية لتطوير المعرفة العلمية، وعرض البراعة التكنولوجية، والمساهمة في المهمة الأوسع لاستكشاف الكون، وأظهرت النتائج أن المرشح الثنائي يوفر أداء عاليا في استعادة الصور تحت كثافات ضوضاء غوسية مختلفة مقارنة بمرشح تقليل الضوضاء للمتوسط غير المحلي (NLM)، مسجلا قيم جودة صورية عالية باستخدام معيار إشارة الذروة إلى نسبة الضوضاء (PSNR) وقياس مؤشر التشابه الهيكلي (SSIM) على التوالي في حالة ٥٠، ٧٥ بالمائة من نسبة الضوضاء.

Noise, particularly Gaussian noise, can distort images and reduce information. The James Webb Space Telescope (JWST) is vital for understanding the universe and capturing images that inspire people. This paper introduces several nonlinear filters to remove Gaussian noise from the Jupiter Image. The filters consider similarities and distances between central pixels and preserve edges as advanced features. These filters are crucial for advancing scientific knowledge, showcasing technological prowess, and contributing to the broader mission of exploring the cosmos. The results show that the Bilateral filter provides high performance in restoring images under different Gaussian noise densities compared to the non-local mean (NLM) denoising filter, returning high values for peak signal to the noise ratio (PSNR) and structural similarity index measure (SSIM) respectively in the case of 50, 75 per cent of noise ratio, which exceeds what the filters produced as in another noise ratio.
ISSN: 2222-2995

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.