| المستخلص: |
في هذا البحث إشارة إلى تناسب مختلف طرق Multi-wavelet المستندة إلى استخدام المزج ببن العتبة الناعمة (soft threshold) والعتبة الصلبة(Hard threshold) التي تسمي تقنية العتبة الهجينة(Hybrid threshold ) المعتمدة على إجزاء تحليل Multi-wavelet ويتم استخدام تقنية العتبة حسب قيمة الضوضاء في الأجزاء فمثلا تستخدم العتبة الناعمة في أول جزئيين LL ,HL بسبب مقدار قيمة الــــ Pixel في هذا الجزء تكون ذات تردد واطئ وبعض من الــــ Hard ثم نستخدم العتبة الصلبة للجزئيين الباقيين HH,HL لان قيم الـــــ Pixel ذات تردد عالي بعدها حددت كفاءة الخوارزمية إزالة الضوضاء اعتمادا على قيمة PSNR. أخيرا تم مقارنة الطرق التقليدية ذات العتبة الناعمة والصلبة مع الصورة الناتجة من استخدام الطريقة المقترحة بالاعتماد على قيمة PSNR.
In this paper proposed to indicate the suitability of different multi-wavelet based on using the mixing between Hard and Soft threshold that named as Hybrid threshold technical depended on the parts of the multi-wavelet decomposition, according the value of noise in the decomposition parts used the threshold techniques for example using the soft threshold on the two first parts LL and LH decompositions because that the amount value of pixels in this part is Low frequency and some of Hard and then using the Hard threshold of the remaining two parts HL and HH part because the amount value of pixels is High frequency, then the performance of image Denoising algorithm in terms of PSNR value. Finally it's compare between multi-wavelet traditional techniques Hard, Soft threshold and produced best denoised image using (Hybrid threshold ) image denoising algorithm in terms of PSNR Values based on mixed thresholding (hard and soft thresholding) by using the first (Hard threshold ) in LL and LH part and the second (soft thresholding) in HL and HH part from multiwavelet decomposition.
|
