کاهش نویز تصویر با استفاده از آموزش دیکشنری در حوزه تبدیل

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 کاهش نویز تصویر با استفاده از آموزش دیکشنری در حوزه تبدیل دارای ۸ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد کاهش نویز تصویر با استفاده از آموزش دیکشنری در حوزه تبدیل  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی کاهش نویز تصویر با استفاده از آموزش دیکشنری در حوزه تبدیل،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن کاهش نویز تصویر با استفاده از آموزش دیکشنری در حوزه تبدیل :

تعداد صفحات :۸

چکیده مقاله:

یکی از مسایل مهم در رابطه با تصاویر دیجیتال، بهبود کیفیت تصویر از طریق نویز زدایی است. در سال های اخیر استفاده از نمایش تنک سیگنال ها در کاربردهایی مانند فشرده سازی، نویززدایی و طبقه بندی موردتوجه قرار گرفته است. موفقیت نمایش تنک در این کاربردها به این دلیل است که اکثر سیگنال های طبیعی مانند تصویر و یا گفتار، در نظر گرفتن پایه های مشخص دارای نمایشی تنک هستند. بر این اساس استفاده از روش های نویززدایی مبتنی بر نمایش تنک بر پایه ی دیکشنری منجر به دستیابی به نتایج قابل توجهی شده است و همچنان قابلیت بهبود این روش ها وجود دارد. در این مقاله نویززدایی تصویر از طریق روش کدگذاری تنک و آموزش دیکشنری در حوزه ی تبدیل های چندمقیاسی موجک، کرولت و موجک هدایتگر انجام شده است. روش پیشنهادی در محیط نرم افزاری متلب و با به کارگیری جعبه ابزارهای موجود پیاده سازی گردید. در ادامه، عملکرد الگوریتم موردنظر روی تصاویر با سطوح خاکستری استاندارد موردبررسی قرار گرفت نتایج حاصل، از لحاظ دو معیار ارزیابی کیفیت که به طورمعمول استفاده می شوند بررسی گردید. این دو معیار شامل نسبت نویز به سیگنال ماکزیمم (PSNR) و مشابهت ساختاری (SSIM) می باشد. آزمایش های انجام شده نشان می دهد روش نویززدایی با آموزش دیکشنری و با استفاده از الگوریتم KSVD در حوزه موجک نتایج بهتری نسبت به اعمال این روش در حوزه ی مکان را فراهم می کند. می توان چنین استنباط نمود از آنجا که تبدیل موجک توانایی نمایش سیگنال و تصویر را به صورت تنک دارد، استفاده از این تبدیل در نویز زدایی با روش نمایش تنک و آموزش دیکشنری منجر به بازسازی بهتر تصاویر نویزی می شود.