حذف نویز تصاویر رنگی با استفاده از نمایش‌های تُنُک بر پایه‌ی جداسازی کانال‌های رنگی به صورت محلی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشگاه صنعتی همدان

2 عضو هیئت علمی، دانشگاه صنعتی همدان

چکیده

در این مقاله،یک روش جدید و موثر حذف نویز سفید گوسی جمع‌شونده از تصاویر رنگی بر پایه‌ی جداسازی کانال‌های تصویر به صورت گروه‌های محلی ارائه شده ‌است. رویکرد پیشنهادی، روش مناسبی را برای تفکیک اطلاعات روشنایی و رنگ درنظر می‌گیرد و برخلاف روش‌های معمول، کانال‌های روشنایی-رنگی ایجادشده در این رویکرد، کانال‌هایی ثابت و متناسب با ابعاد تصویر اصلی نیستند، بلکه آرایه‌هایی سه بعدی می‌باشند که از گروه‌بندی بلوک‌های مشابه در یک همسایگی محلی ساخته‌شده‌اند. در این رویکرد، اطلاعات روشنایی و رنگ هر گروه، در هر سه کانال RGB با استفاده از تبدیلPCA استخراج می‌شود؛ درواقع استفاده از تبدیل PCA این امکان را فراهم می‌آورد که به جای انتقال کل تصویر به فضای روشنایی-رنگی با ضرائب ثابت و از پیش تعیین‌شده، بخش‌های مشابه را با ضرایبی مختص به آن نواحی، به فضای روشنایی و رنگ منتقل نمود و این کانال‌ها را مستقیماً در عملیات نویز زدایی شرکت داد. حذف نویز در این رویکرد، مشابه روشBM3D بر دو مرحله‌ی بازسازی اولیه و نهایی استوار است؛ به‌طوری‌که با اعمال تبدیل موجک سه‌بعدی و آستانه‌گذاری سخت در مرحله اول و اعمال فیلتر وینر در مرحله‌نهایی، صورت خواهد گرفت. نوآوری راهبرد پیشنهادی علاوه بر حذف موثر نویز، درک اطلاعات روشنایی-رنگ را سامان می‌بخشد. نتایج آزمایشات نشان می‌دهند که روش پیشنهادی در نویزهای ضعیف حدود dB 1 و در نویزهای قوی حدود dB 3 نسبت به سایر روشها، عملکرد بهتری دارد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Color Image Denoising Using Sparse Representation Based on Separating Color Channels Locally

نویسندگان [English]

  • parisa mohammady 1
  • Hamid Shahdoosti 2
1 Hamedan University of Technology
2 Faculty member, Hamedan University of Technlogy
چکیده [English]

This article offers a novel approach to separate luminance and chrominance information that leads to better results in image denoising. Unlike usual methods, the luminance -chrominance channels created in this approach are not fixed channels that fit the dimensions of the original image but are three-dimensional arrays that are made up of groups of similar blocks in a local neighborhood. luminance -chrominance information of each group were extracted in all three RGB channels using PCA. In fact, using the PCA converter makes it possible to transfer similar parts to the luminance -chrominance space with coefficients specific to those areas, instead of transferring the entire image to the luminance -chrominance space with fixed and predetermined coefficients and then these channels participate in denoising operation directly. Image denoising in this approach, like the BM3D method, is based on two stages of initial and final reconstruction. So image denoising will be done by applying 3D wavelet transform and hard thresholding in the first stage and applying Wiener filter in the final stage. The innovation of this approach removes noise effectively. Moreover, it can improve the perception of luminance and chrominance information. Experimental results show that the proposed method can achive better performance compared to other methods such that the proposed technique improves the results by about 1dB in a low-noise situation and 3dB in a high-noise situation.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Additive white gaussian noise
  • Local separation of color channels
  • 3D wavelet transformation
  • Wiener filter