توضیحات
چکیده
وقتي يك تصوير آغشته به نويز مي شود تمامي پردازش ها اعم از باينري كردن و تشخيص لبه متاثر از آن مي شود. در اين مقاله با استفاده از يك روش با دوام تصاوير مختلف را باينري مي كنيم و در پروسه ي باينري كردن اثر نويز را تا حد بسيار خوبي كاهش مي دهيم. در جزئ عين حال يات تصوير را نيز به خوبي آشكار مي كنيم. در روش ارائه شده پس از باينري كردن تصاوير، از نتايج در پروسه ي تشخيص لبه استفاده مي شود. در تشخيص لبه مرز محيطي اشياء و همچنين جزئيات شيء با دقت بالا آشكار مي شوند. در نهايت، اين الگوريتم( براي تصاوير مختلف) با الگوریتم های جديد و همچنين اپراتورهاي كلاسيك مانند Sobelو Cannyشده است .مقايسه در نتايج بدست آمده تشخيص دقيق تر اين روش جديد نسبت به روش هاي ديگر كاملا مشهود است. همچنين براي اثبات عددي ميزان كاهش نويز از معيار تخمين Mean Square Error (MSE) استفاده كرده ايم. نتايج بدست آمده حاكي از اين است كه اين روش بهترين كارآيي را در اين مقوله نسبت به ديگر روش هاي ارائه شده تاكنون دارا مي باشد .
مقدمه
در سال هاي اخير مطالعاتی در زمینه ی باینری کردن تصاوير انجام شده است. هر الگوريتمي ارائه شده يك سري مزايا دارد و معايب الگوريتمي كه براي كاهش اثر نويز باينري در تصاوير كردن ارائه مي شود، اثر نويز را به خوبي كاهش مي دهد ولي در آشكار سازي جزئيات به خوبي عمل نمي كند، مانند ارائه شده است. در الگوريتمي كه برخي ديگر از الگوريتم هاي باينري كردن يا تشخيص لبه در آشكارسازي جزئيات خوب عمل مي كنند ولي اثر نويز را كاهش نمي دهند، مانند هاي اپراتور Cannyو Sobel. يك كاربرد باينري كردن تصاوير به عنوان پيش پردازش در تشخيص لبه مي باشد. در الگوريتم هاي اخیری که در تشخیص لبه ارائه شده است روش هاي متنوعي بيان شده از قبيل تبديل ، موجك، روش هاي آماري و روش ها باينري براي جداسازي شي در تصاويري مانند تصاوير متني كه در بيان شده است.
ABSTRACT
When a picture is impregnated with noise, all processes, including binoring and edge detection, are affected. In this paper, using a durable method, we binair different images and reduce the effect of noise in the binering process very well. At the same time, we clearly reveal the image. In the proposed method, after the binary image is used, the results are used in the edge detection process. In identifying the edge of the environmental boundary of the objects, as well as the details of the object are revealed with high precision. Finally, this algorithm (for different images) is based on new algorithms as well as classic operators such as Sobel and Canny. Comparisons in the results show that the new method is more accurately diagnosed than other methods. We also used the Mean Square Error Measurement Measurement (MSE) for numerical proof of noise reduction. The results indicate that this method has the best efficiency in this category than the other methods presented so far.
INTRODUCTION
In recent years, studies have been done on binary images. Each proposed algorithm has a series of advantages and the disadvantages of an algorithm that reduces the effect of binary noise in the images, greatly reduces the effect of noise, but does not work well in detail detection, as presented. In an algorithm that some of the other binary or edge detection algorithms perform well in detecting, they do not reduce the effect of noise, such as the operator Canny and Sobel. An application is to bind the images as preprocessing in the edge detection. In the recent algorithms presented in the edge detection, various embodied methods such as transform, wavelet, statistical methods, and binary methods are used to isolate the object in images such as the text images shown.
Year: 2010
Publisher : Eighteenth International Energy Conference of Iran
By : Mohsen Kashani, Zohreh Azimifar
File Information: Persian Language/ 6 Page / size: 603 KB
سال :1389
ناشر : هجدهمین کنفرانس بین المللی برق ایران
کاری از : محسن كشاني ، زهره عظيمي فر
اطلاعات فایل : زبان فارسی / 6 صفحه / حجم : KB 603
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.