پاورپوینت

دانلود پاورپوینت

پاورپوینت

دانلود پاورپوینت

پیاده‌سازی مقاله حذف نویز فلفل-نمکی با عملیات میانه و مورفولوژی در متلب

پیاده‌سازی مقاله حذف نویز فلفل-نمکی با عملیات میانه و مورفولوژی در متلب

عنوان مقاله پیاده‌سازی شده: A Morphological Mean Filter for Impulse Noise Removal   در این مقاله، روشی ارائه شده است که از طریق آن قادر خواهد بود که تصویر نویزی با چگالی 90% را تا حد خیلی زیادی حذف کند. توضیحات در مورد نحوه حذف نویز: ابتدا تصویر نویزی بررسی می‌شود و نقاط نویزی و غیرنویزی توسط میانه پیدا می‌شود، سپس بر روی پیکسل‌هایی که نویزی نیستند، عملیات مورفولوژی میانگین انجام می‌گردد.   برای پیاده‌سازی این مقاله، دو مقاله زیر نیز پیاده‌سازی شده است. A Switching Median Filter With Boundary Discriminative Noise Detection for Extremely Corrupted Images A Highly Effective Impulse Noise Detection Algorithm for Switching Median Filters     نمونه تصاویر خروجی همراه با psnr:   ...

پیاده‌سازی مقاله تشخیص نویز فلفل-نمکی در متلب همراه با گزارش کامل

پیاده‌سازی مقاله تشخیص نویز فلفل-نمکی در متلب همراه با گزارش کامل

عنوان مقاله: A Switching Median Filter With Boundary Discriminative Noise Detection for Extremely Corrupted Images  آدرس مقاله: https://ieeexplore.ieee.org/document/1632204   در این مقاله پیکسل‌های آلوده شده به نویز فلفل-نمکی شناسایی می‌شود تا از این طریق بتوان تصویر را بازیابی کرد و نویز آن را تا حدود زیادی حذف کرد. این الگوریتم می‌تواند پیکسل‌های یک تصویر را که 90 درصد آن به نویز فلفل-نمکی آلوده شده است را در دو دسته پیکسل‌های عاری از نویز و پیکسل‌های آلوده شده به نویز طبقه بندی کند. پیدا کردن این پیکسل‌ها اولین مرحله از بازیابی تصویر است. این الگوریتم در Matlab پیاده‌سازی شده است و گزارش کاملی از نحوه پیاده‌سازی این الگوریتم توضیح داده شده است. خروجی این الگوریتم یک ماتریس هم‌اندازه با تصویر آلوده شده به نویز است که دو مقدار 0 و 1 دارد. مقدار صفر بیانگر نویزی نبودن پیکسل، و مقدار 1 بیانگر آلوده بودن پیکسل به نویز است. تصویر زیر خروجی این الگوریتم است. به عنوان نمونه می‌توان در حذف نویزها توسط عملیات مو ...

پیاده‌سازی مقاله حذف نویز فلفل-نمکی با عملیات میانه و مورفولوژی در متلب

پیاده‌سازی مقاله حذف نویز فلفل-نمکی با عملیات میانه و مورفولوژی در متلب

عنوان مقاله پیاده‌سازی شده: A Morphological Mean Filter for Impulse Noise Removal   در این مقاله، روشی ارائه شده است که از طریق آن قادر خواهد بود که تصویر نویزی با چگالی 90% را تا حد خیلی زیادی حذف کند. توضیحات در مورد نحوه حذف نویز: ابتدا تصویر نویزی بررسی می‌شود و نقاط نویزی و غیرنویزی توسط میانه پیدا می‌شود، سپس بر روی پیکسل‌هایی که نویزی نیستند، عملیات مورفولوژی میانگین انجام می‌گردد.   برای پیاده‌سازی این مقاله، دو مقاله زیر نیز پیاده‌سازی شده است. A Switching Median Filter With Boundary Discriminative Noise Detection for Extremely Corrupted Images A Highly Effective Impulse Noise Detection Algorithm for Switching Median Filters     نمونه تصاویر خروجی همراه با psnr:   ...

پیاده‌سازی مقاله تشخیص نویز فلفل-نمکی در متلب همراه با گزارش کامل

پیاده‌سازی مقاله تشخیص نویز فلفل-نمکی در متلب همراه با گزارش کامل

عنوان مقاله: A Switching Median Filter With Boundary Discriminative Noise Detection for Extremely Corrupted Images  آدرس مقاله: https://ieeexplore.ieee.org/document/1632204   در این مقاله پیکسل‌های آلوده شده به نویز فلفل-نمکی شناسایی می‌شود تا از این طریق بتوان تصویر را بازیابی کرد و نویز آن را تا حدود زیادی حذف کرد. این الگوریتم می‌تواند پیکسل‌های یک تصویر را که 90 درصد آن به نویز فلفل-نمکی آلوده شده است را در دو دسته پیکسل‌های عاری از نویز و پیکسل‌های آلوده شده به نویز طبقه بندی کند. پیدا کردن این پیکسل‌ها اولین مرحله از بازیابی تصویر است. این الگوریتم در Matlab پیاده‌سازی شده است و گزارش کاملی از نحوه پیاده‌سازی این الگوریتم توضیح داده شده است. خروجی این الگوریتم یک ماتریس هم‌اندازه با تصویر آلوده شده به نویز است که دو مقدار 0 و 1 دارد. مقدار صفر بیانگر نویزی نبودن پیکسل، و مقدار 1 بیانگر آلوده بودن پیکسل به نویز است. تصویر زیر خروجی این الگوریتم است. به عنوان نمونه می‌توان در حذف نویزها توسط عملیات مو ...