معالجة الصور الرقمية باستخدام مرشحات الوسط

معالجة الصور الرقمية باستخدام مرشحات الوسط قد يحدث تشويش (noise) على الصورة الرقمية عند التقاطها ويكون هذا التشويش بالعادة عشوائي (random noise) من الصعب التنبؤ بقيمته لذا لا يمكن إزالته من الصورة عن طريق طرحه.

المعادلة التالية توضح التشويش المضاف على الصورة: (g(x,y) = f(x,y) + ŋ(x,y حيث حتى g هنا هواقتران الصورة المشوشة وf هي الصورة الأصلية بينما ŋ هواقتران التشويش.

هناك عدة مرشحات (filters) يمكن تطبيقها على الصورة باستخدام برمجية الماتلاب لمحاولة التخفيف من أثر هذا التشويش العشوائي.

من هذه المرشحات، مرشحات الوسط (mean filters) التي تطبق على الصورة في المجال المكاني (spacial domain).

مرشح المتوسط الحسابي

مرشح المتوسط الحسابي (Arithmetic mean filter) ويسمى أيضاً مرشح المعدل المتحرك (moving average filter) يتم تطبيقه على الصورة كنافذة لها حجم معين على سبيل المثال (3*3) ومن ثم القيام بعملية الconvolution بين النافذة والجزء المطبقة عليه من الصورة، بصورة أبسط يتم جمع كمية الإضاءة (intensity) في جميع بقعة ضوئية (pixel) ضمن نطاق النافذة من ثم القسمة على حجم النافذة، ولا ننسى إضافة الإطار الصفري حول الصورة حسب حجم النافذة عند تطبيق المرشح على حواف الصورة.

مرشح الوسط الهندسي

مرشح الوسط الهندسي (geometric mean filter) ويتم تطبيقه بضرب القيم المخزنة في جميع بقعة ضوئية موجودة ضمن نطاق هذا المرشح من ثم حملها لمقلوب الحجم.

يستخدم بشكل واسع لإزالة تشويش جاوس(Gaussian noise) ويساعد بشكل عام في صقل الصورة (smooth) بخسارات أقل للتفاصيل الموجودة فيها من مرشح الوسط الحسابي

تخفيف الضوضاء أوالتشويش

تخفيف الضوضاءأوالتشويش (noise reduction) هي عملية إزالة التشويش من إشارة أوموجة معينة (signal) أوصورة أوصوت (complex signal) لجعلها أكثر وضوحاً.

يمكن استعمال تقنيات وخوارزميات معينة للتخفيف من أثر هذا التشويش على الصوت أوالصورة.

قد يحدث التشويش المراد تقليل أثره عشوائي ويمكن إزالة مثل هذا النوع باستخدام أحد مرشحات الوسط التي ذكرنا نوعين منها سابقاً. أوقد يحدث تشويش أبيض (white noise) له توزيع ترددات متعادل تقريبا، ويمكن التخفيف من أثره باستخدام أنواع أخرى من المرشحات.

مراجع

^ Rafael C. Gonzalez; Richard E.Wood (2008). Digital Image Processing (باللغة الإنجليزية).
^ "View source for Geometric mean filter". Wikipedia (باللغة الإنجليزية). مؤرشف من الأصل فيستة يناير 2020.
^ "View source for Noise reduction". Wikipedia (باللغة الإنجليزية). مؤرشف من الأصل فيخمسة يناير 2020.