تحليل نماذج الضوضاء وخوارزميات الترشيح المتقدمة لتحسين الصور

الضوضاء، وهي مكون غير مرغوب فيه في الصورة، يمكن أن تكون السبب في تدهور جودة الصورة أثناء النقل أو التقاطها. إزالة الضوضاء من الصور لا تزال مهمة صعبة. معالجة الصور الرقمية هي جزء من معالجة الإشارات الرقمية. يمكن استخدام مجموعة واسعة من الخوارزميات في معالجة الصور لتطبيقها على صورة أو مجموعة بيانات مدخلات والحصول على نتائج مهمة. في أبحاث معالجة الصور، يعد إزالة الضوضاء من الصور قبل التحليل الأعمق أمرًا ضروريًا. يساهم إزالة الضوضاء بعد ذلك في تحسين الوضوح، مما يتيح فهمًا أفضل وتحليلًا أكثر دقة في مجالات مثل التصوير الطبي، صور الأقمار الصناعية، وتطبيقات الرادار. رغم وجود العديد من الخوارزميات، فإن كل منها يأتي مع افتراضاته الخاصة، ومزاياه وقيوده. تهدف هذه الدراسة إلى تقييم فعالية تقنيات الترشيح المختلفة على صور تحتوي على ثماني أنواع من الضوضاء. تقوم بتقييم الأساليب مثل ترشيح واينر (Wiener)، والترشيح الوسيطي (Median)، والترشيح الغاوس (Gaussian)، والترشيح المتوسط (Mean)، والمرشح المنخفض التردد (Low pass)، والمرشح العالي التردد (High pass)، والترشيح اللابلاسي (Laplacian) والترشيح الثنائي الجانب (Bilateral filtering)، باستخدام مقياس الأداء نسبة الإشارة القمة إلى الضوضاء (Peak Signal to Noise Ratio). تعرض لنا الدراسة تأثير المرشحات المختلفة على نماذج الضوضاء عن طريق تطبيق مجموعة متنوعة من المرشحات على أنواع مختلفة من الضوضاء. بالإضافة إلى ذلك، تساعدنا أيضًا في تحديد أي استراتيجية ترشيح هي الأكثر ملاءمة لنموذج ضوضاء معين بناءً على الظروف.