مجله علمی  رایانش نرم و فناوری اطلاعات

مجله علمی رایانش نرم و فناوری اطلاعات

فیلتر فازی کارآمد برای کاهش نویز ضربه‌ای در تصاویر رنگی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان
1 گروه آمار، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران.
2 گروه مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران.
چکیده
کاهش نویز ضربه‌ای از تصاویر رنگی یک چالش اساسی در پردازش تصویر است، زیرا این نویز معمولاً در فرآیندهای دریافت و انتقال تصاویر دیجیتال رخ می‌دهد و بر کیفیت تصاویر تأثیر منفی می‌گذارد. در این مقاله، روشی نوین برای کاهش این نویز از تصاویر رنگی بر اساس فیلتر فازی ارائه می‌شود. این روش از متر فازی برای ارزیابی شباهت رنگ پیکسل‌ها و نزدیکی مکانی آن‌ها در یک چارچوب فازی استفاده می‌کند. رنگ هر پیکسل به‌صورت یک عدد فازی تعریف شده و با استفاده از متر‌های فازی، مقادیر جایگزین برای پیکسل‌های نویزی محاسبه می‌شوند. در این روش، شباهت رنگی با استفاده از بردارهای رنگ سه مولفه‌ای (RGB) و نزدیکی مکانی با استفاده از مترهای فازی ارزیابی می‌شود. الگوریتم پیشنهادی از یک پنجره لغزان استفاده کرده و طی سه گام اساسی اجرا می‌شود: (1) تبدیل مقادیر پیکسل‌های پنجره به اعداد فازی، (2) محاسبه میزان شباهت رنگی و فاصله مکانی پیکسل‌ها با استفاده از دو معیار سنجش فاصله فازی، و (3) انتخاب مناسب‌ترین پیکسل بر اساس معیارهای به‌دست‌آمده و جایگزینی آن با پیکسل مرکزی پنجره. الگوریتم پیشنهادی بر روی تصاویر مختلفی شامل تصاویر نویزدار سیاه‌وسفید و رنگی و تصاویر پزشکی آزمایش شده است. نتایج نشان می‌دهند که این رویکرد در مقایسه با رویکردهای پیشین عملکرد بهتری در کاهش نویز و حفظ جزئیات تصویر ارائه می‌دهد. این برتری شامل افزایش نسبت سیگنال به نویز (PSNR)، افزایش شاخص سنجش شباهت ساختاری (SSIM) و بازسازی دقیق‌ لبه‌ها و جزئیات است.
کلیدواژه‌ها

[1] K. Menger, "Statistical metrics," Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A., vol. 28, no. 12, pp. 535–537, Dec. 1942, doi: 10.1073/pnas.28.12.535.
[2] I. Kramosil and J. Michálek, "Fuzzy metrics and statistical metric spaces," Kybernetika, vol. 11, no. 5, pp. 336–344, 1975.
[3] L. Nedović, N. M. Ralević, and I. Pavkov, "Aggregated distance functions and their application in image processing," Soft Comput., vol. 22, no. 14, pp. 4723–4739, Jul. 2018, doi: 10.1007/s00500-017-2657-9.
[4] S. Bandyopadhyay, S. Das, and A. Datta, "A hybrid fuzzy filtering-fuzzy thresholding technique for region of interest detection in noisy images," Appl. Intell., vol. 50, no. 4, pp. 1112–1132, Apr. 2020, doi: 10.1007/s10489-019-01551-z.
[5] S. Morillas, V. Gregori, G. Peris-Fajarnes, and A. Sapena, "New adaptive vector filter using fuzzy metrics," Journal of Electronic Imaging, vol. 16, no. 3, Art. no. 033007-033007-15, Jul.–Sep. 2007, doi: 10.1117/1.2754647.
[6] V. Gregori, S. Morillas, and A. Sapena, "Examples of fuzzy metrics and applications," Fuzzy sets and systems, vol. 170, no. 1, pp. 95-111, Jan. 2011, doi: 10.1016/j.fss.2010.10.019.
[7] V. Gregori, S. Morillas, B. Roig, and A. Sapena, "Fuzzy averaging filter for impulse noise reduction in colour images with a correction step," Journal of Visual Communication and Image Representation, vol. 55, pp. 518-528, Aug. 2018, doi: 10.1016/j.jvcir.2018.06.025.
[8] N. M. Ralević, D. Karaklić, and N. Pištinjat, "Fuzzy metric and its applications in removing the image noise," Soft Computing, vol. 23, no. 22, pp. 12049–12061, Nov. 2019, doi: 10.1007/s00500-019-03762-5.
[9] M. M. Piroozmandan, F. Farokhi, K. Kangarloo, and M. Jahanshahi, "Removing the impulse noise from images based on fuzzy cellular automata by using a two-phase innovative method," Optik, vol. 255, p. 168713, 2022, doi: 10.1016/j.ijleo.2022.168713.
[10] B. Smolka, D. Kusnik, and K. Radlak, "On the reduction of mixed Gaussian and impulsive noise in heavily corrupted color images," Scientific Reports, vol. 13, no. 1, Art. no. 21035, 2023, doi: 10.1038/s41598-023-48260-2.
[11] D. Kusnik and B. Smolka, "Robust mean shift filter for mixed Gaussian and impulsive noise reduction in color digital images," Scientific Reports, vol. 12, no. 1, Art. no. 14951, 2022, doi: 10.1038/s41598-022-18909-8.
[12] B. Charmouti, A. K. Junoh, A. Abdurrazzaq, and M. Y. Mashor, "A new denoising method for removing salt & pepper noise from image," Multimedia Tools and Applications, vol. 81, no. 3, pp. 3981–3993, 2022, doi: 10.1007/s11042-021-11596-2.
[13] A. Abdurrazzaq, I. Mohd, A. K. Junoh, and Z. Yahya, "A hybrid of tropical-singular value decomposition method for salt and pepper noise removal," Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences, vol. 27, no. 3, pp. 1667-1679, 2019, doi: 10.3906/elk-1808-85.
[14] R. Ghasemi, M. R. Rabiei, and A. Nezakati, "Strong law of large numbers for fuzzy random variables in fuzzy metric space," International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, vol. 20, no. 4, pp. 278-289, 2020, doi: 10.5391/IJFIS.2020.20.4.278.
[15] A. George and P. Veeramani, "On some results in fuzzy metric spaces," Fuzzy sets and systems, vol. 64, no. 3, pp. 395-399, 1994.
[16] B. Schweizer and A. Sklar, "Statistical metric spaces," Pacific J. Math, vol. 10, no. 1, pp. 313-334, 1960.
[17] E. Klement, R. Mesiar, and E. Pap, "Triangular norms," Tatra Mountains Mathematical Publications, vol. 13, pp. 169-193, 1997.
[18] L. A. Zadeh, "Fuzzy sets," Information and Control, vol. 8, no. 3, pp. 338–353, 1965, doi: 10.1016/S0019-9958(65)90241-X.
[19] Z. Deng, "Fuzzy pseudo-metric spaces," Journal of Mathematical Analysis and Applications, vol. 86, no. 1, pp. 74-95, 1982, doi: 10.1016/0022-247X(82)90255-4.
[20] O. Kaleva and S. Seikkala, "On fuzzy metric spaces," Fuzzy sets and systems, vol. 12, no. 3, pp. 215-229, 1984, doi: 10.1016/0165-0114(84)90069-1.
[21] M. A. Erceg, "Metric spaces in fuzzy set theory," Journal of Mathematical Analysis and Applications, vol. 69, no. 1, pp. 205-230, 1979, doi: 10.1016/0022-247X(79)90189-6.
[22] R. Saadati and S. Vaezpour, "Some results on fuzzy Banach spaces," Journal of Applied Mathematics and Computing, vol. 17, no. 1–2, pp. 475–484, 2005, doi: 10.1007/BF02936060.