Abstract— Noise reduction is the ve

Abstract— Noise reduction is the very important stage of
image processing and pattern reorganization. Many researches
find new tools and filters for noise reduction. This paper
proposed a fuzzy based adaptive filter. The proposed filter is
composed with the existing filter like VDF, VMF and VRF with
Gaussian noise, impulse noise and mixed Gaussian Noise. The
proposed method is proved to be a best suitable one with a P
value of 0.23.
Index Terms— Rectangular Window, Rational Functions,
Fuzzy Logic, Color Space, Trapezoid Fuzzy Subsets, Fuzzy
Membership Function, Distances Function Sub Filters, Power
Parameter.
I. INTRODUCTION
The concept of color image processing has gained regionally
attention in computer vision and pattern recognition, because
color image convey more information about objects than gray
scale images.
In the applications of remote sensing, electron microscopy,
satellite imaging and biomedical image processing filters are
widely used to reduce the noise. Adaptive filters are those
whose behavior changes based on statistical characteristics of
the image inside the filter region defined by the
rectangular window . Mean and variance are the two
important parameters related to adaptive filters, because they
are closely related to the appearance of an image. The mean
gives the value of average intensity in the region. Whereas
the variance gives a major contrast in the region the response
of the filter is based on four quantities: ( the value of
the noisy image at ),
( the variance of the noise
corrupting to form ), (local mean of the
pixel in ) and
(local variance of the pixels in ).
In this paper, the proposed adaptive filter is compared with
other existing filters like VRF, VDF, and VMF etc.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อตัวลดเสียงรบกวนเป็นราคาขั้นตอนที่สำคัญมากของภาพการประมวลผลและรูปแบบมากขึ้น งานวิจัยมากมายค้นหาเครื่องมือใหม่และตัวกรองสำหรับลดเสียงรบกวน กระดาษนี้นำเสนอตัวกรองเหมาะสมชัดเจนตาม เป็นตัวนำเสนอประกอบไป ด้วยตัวกรองที่มีอยู่เช่นถ้าใช้ VMF และ VRF มีเสียง gaussian กระแสเสียง และผสม เสียง Gaussian ที่วิธีการนำเสนอจะพิสูจน์ให้ หนึ่งส่วนเหมาะกับ Pค่าของ 0.23ดัชนีเงื่อนไข — หน้าต่างสี่เหลี่ยม ฟังก์ชันตรรกยะตรรกศาสตร์คลุมเครือ พื้นที่สี สี่เหลี่ยมคางหมูเอิบย่อย เอิบสมาชิกฟังก์ชัน ตัวกรองความฟังก์ชันย่อย พลังงานพารามิเตอร์I. บทนำแนวคิดของการประมวลผลภาพสีได้รับเรื่องคอมพิวเตอร์วิชั่นและรูปแบบการรับรู้ ให้ความสนใจเนื่องจากรูปสีถ่ายทอดข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวัตถุกว่าสีเทาปรับขนาดภาพในโปรแกรมประยุกต์ของแชมพู อิเล็กตรอน microscopyภาพดาวเทียมและตัวกรองการประมวลผลภาพทางชีวการแพทย์ใช้กันอย่างแพร่หลายเพื่อลดเสียงรบกวน ตัวกรองที่เหมาะสมคือพฤติกรรมเปลี่ยนแปลงไปตามลักษณะทางสถิติของรูปภายในภูมิภาคตัวกรองที่กำหนดโดยการหน้าต่างสี่เหลี่ยม ค่าเฉลี่ยและผลต่างกำลังสองสำคัญที่เกี่ยวข้องกับตัวกรองที่เหมาะสม เนื่องจากพวกเขามีความสัมพันธ์กับลักษณะที่ปรากฏของรูปภาพ ค่าเฉลี่ยทำให้ค่าของความเข้มเฉลี่ยในภูมิภาค ในขณะที่ผลต่างให้ความสำคัญในภูมิภาคการตอบสนองของตัวกรองจะขึ้นอยู่กับปริมาณ 4: (ค่าของเสียงดังภาพที่),(ผลต่างของเสียงทำฟอร์ม), (ค่าเฉลี่ยเฉพาะที่ของการพิกเซลใน) และ(เฉพาะความแปรปรวนของพิกเซล)ในเอกสารนี้ ตัวกรองที่เหมาะสมเสนอเปรียบเทียบกับตัวอื่น ๆ ที่มีอยู่เช่น VRF ถ้าใช้ และ VMF เป็นต้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดลดเสียงรบกวนเป็นขั้นตอนที่สำคัญมากของ
การประมวลผลภาพและการปรับโครงสร้างรูปแบบ หลายงานวิจัย
พบว่าเครื่องมือใหม่และตัวกรองสำหรับการลดเสียงรบกวน บทความนี้
นำเสนอการปรับตัวกรองตามเลือน ตัวกรองที่นำเสนอนี้
ประกอบไปด้วยตัวกรองที่มีอยู่เช่น VDF, VMF และ VRF กับ
เสียง Gaussian เสียงแรงกระตุ้นและเสียงรบกวนแบบเกาส์ผสม
วิธีที่นำเสนอมีการพิสูจน์แล้วว่าเป็นหนึ่งที่เหมาะสมที่ดีที่สุดกับ P
ค่าของ 0.23.
ดัชนี Terms- สี่เหลี่ยมหน้าต่าง, ฟังก์ชั่น Rational ซึ่งเป็น
ระบบ Fuzzy Logic, สีพื้นที่, สี่เหลี่ยมคางหมูฟัซซี่ซัย, ฟัซซี่
ฟังก์ชั่นสมาชิกระยะทางกรองย่อยฟังก์ชั่นพลังงาน
พารามิเตอร์.
ฉัน . บทนำ
แนวคิดของการประมวลผลภาพสีได้รับในระดับภูมิภาค
ให้ความสนใจในการมองเห็นของคอมพิวเตอร์และการจดจำรูปแบบเพราะ
ภาพสีถ่ายทอดข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวัตถุกว่าสีเทา
ภาพขนาด.
ในการใช้งานของการสำรวจระยะไกล, กล้องจุลทรรศน์อิเล็กตรอน,
การถ่ายภาพดาวเทียมและตัวกรองการประมวลผลภาพทางการแพทย์เป็น
อย่างกว้างขวาง ที่ใช้ในการลดเสียงรบกวน กรองแบบปรับตัวเป็นผู้
ที่มีการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมตามลักษณะทางสถิติของ
ภาพที่อยู่ภายในพื้นที่ของตัวกรองที่กำหนดโดย
หน้าต่างเป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้า ค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนเป็นสอง
ตัวแปรที่สำคัญที่เกี่ยวข้องกับการปรับตัวกรองเพราะพวกเขา
มีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับลักษณะของภาพ หมายถึง
ให้ค่าเฉลี่ยของความรุนแรงในภูมิภาค ในขณะที่
ความแปรปรวนให้ความคมชัดที่สำคัญในภูมิภาคการตอบสนอง
ของตัวกรองจะขึ้นอยู่กับปริมาณที่สี่: (ค่าของ
ภาพที่มีเสียงดัง),
(ความแปรปรวนของเสียง
ที่เสียหายในรูปแบบ) (ค่าเฉลี่ยในท้องถิ่นของ
พิกเซลใน) และ
(ความแปรปรวนในท้องถิ่นของพิกเซลใน).
ในกระดาษนี้ปรับตัวกรองที่นำเสนอนี้เมื่อเทียบกับ
ฟิลเตอร์ที่มีอยู่อื่น ๆ เช่น VRF, VDF และ VMF ฯลฯ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นามธรรม - ลดเสียงรบกวนที่เป็นขั้นตอนที่สำคัญมากของ
การประมวลผลภาพและการปฏิรูปในรูปแบบ หลายงานวิจัย
หาเครื่องมือใหม่และตัวกรองสำหรับการลดเสียงรบกวน บทความนี้เสนอโดยฟัซซี่กรองปรับตัว
. เสนอรอง
ประกอบไปด้วยปัจจัยตัวกรองที่มีอยู่เช่น , และ vmf VRF กับ
เสียง Gaussian เสียงแรงกระตุ้นและผสมเสียง ) .
เสนอเป็นวิธีที่พิสูจน์แล้วว่าเป็นหนึ่งในดีที่สุดเหมาะสมกับค่า P
, .
ดัชนีเงื่อนไข - หน้าต่างสี่เหลี่ยมฟังก์ชั่นมีเหตุผล
ตรรกศาสตร์คลุมเครือ , พื้นที่สี , สี่เหลี่ยมคางหมูแบบย่อย ฟังก์ชันสมาชิกแบบฟัซซี่
, ระยะทางฟังก์ชันตัวกรองย่อยพารามิเตอร์ไฟฟ้า
.

ผมแนะนำแนวคิดของการประมวลภาพสีได้ ได้รับความสนใจในระดับภูมิภาค
วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์และรูปแบบ เพราะ
ภาพสีถ่ายทอดข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวัตถุมากกว่าภาพระดับสีเทา
.
ในการใช้งานของการสำรวจข้อมูลระยะไกล , กล้องจุลทรรศน์อิเล็กตรอนชนิดส่องกราด
ภาพดาวเทียมและตัวกรองการประมวลผลภาพชีวการแพทย์เป็น
ใช้กันอย่างแพร่หลายเพื่อลดเสียงรบกวน ตัวกรองการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้น
ที่มีพฤติกรรมตามลักษณะทางสถิติของ
ภาพภายในเขตที่กำหนด โดยกรอง
หน้าต่างสี่เหลี่ยมค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนเป็นสองตัวแปรสำคัญที่เกี่ยวข้องกับตัวกรองแบบปรับตัว

เพราะพวกเขามีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับลักษณะของภาพ หมายถึงค่าของความเข้ม
ให้เฉลี่ยในภูมิภาค ในขณะที่
แปรปรวนให้ความคมชัดที่สำคัญในภูมิภาค การตอบสนอง
ของไส้กรองขึ้นอยู่กับ 4 ปริมาณ : ( ค่า

( ดังภาพที่ ) , ความแปรปรวนของสัญญาณรบกวน
หายในรูปแบบ ) ( หมายถึงท้องถิ่นของ

( ในพิกเซล ) และแบบท้องถิ่นของพิกเซล ) .
บทความนี้เสนอกรองปรับตัวเปรียบเทียบกับตัวกรองแบบ VRF
ที่มีอยู่อื่น ๆปัจจัย และ vmf , ฯลฯ