Compressed sensing based image denoising: novel patch-based collaborative algorithms
| dc.contributor.author | MUZAMMIL BEHZAD | |
| dc.date | 2017 | |
| dc.date.accessioned | 2022-05-18T07:56:27Z | |
| dc.date.available | 2022-05-18T07:56:27Z | |
| dc.degree.department | College of Engineering Sciences and Applied Engineering | |
| dc.degree.grantor | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.description.abstract | في هذا البحث ، تم إقتراح خوارزمية القائمة على تصحيح والحد من ضجيج الصورة مع الأخذ بالاعتبار ضجيج جاوس المضاف والغير مرغوب به في مكونات الصورة. الخوارزميات المقترحة يتم تصنيفها في الصورة قليلة الضجيج الرمادية والملونة. تم اقتراح الاستفادة من تطبيع مسافة يوكولديان والعلاقة القائمة على مجموعة من الأجزاء في الخوارزميات. هذه المجموعة من الأجزاء هو وسيلة فعالة للحصول على الدعم التعاوني-اللأدري متفرق لإعادة الإعمار إلى تقليل أجزاء من الضجيج. من أجل هذا الترابط في الخوارزميات،تم حزم مجموعة مماثلة من الأجزاء المنظمة مقابل المسافة والتصحيح اعتمادا على نهج الكثافة الثابتة. الفكرة الرئيسية هي أنه بما أن الأجزاء المتماثلة تتشارك الدعم في مجال التحويل، هذا الدعم يمكن استخدامه كاحتماليات المناطق النشطة لتحسين متفرق التقديرات. هذا في نهاية المطاف ينتج تصحيح جيد تقديريا وبالتالي يزيد من جودة تعافى الصورة عن طريق التخلص من الضوضاء المتسببة من مكوناتها. من أجل المناطق السلسة في الصورة، تم وضع وتطبيق معالج متخصص لزيادة جودة التصحيح للصورة. تم مقارنة النتائج في برنامج المحاكاة مع أواخر الخوارزميات من خلال ذروة الإشارة إلى نسبة الضوضاء والتشابه الهيكلي على مجموعة واسعة من السيناريوهات مع إظهار تفوق الخوارزميات المقترحة. | |
| dc.identifier.other | 4566 | |
| dc.identifier.uri | https://drepo.sdl.edu.sa/handle/20.500.14154/2827 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Saudi Digital Library | |
| dc.thesis.level | Master | |
| dc.thesis.source | King Fahad for Petrolem University | |
| dc.title | Compressed sensing based image denoising: novel patch-based collaborative algorithms | |
| dc.type | Thesis |