خوارزمية منخفضة التعقيد متعددة المراحل لتحسين الصور الملتقطة تحت الماء

الباحث

أحمد عادل أحمد جدوع

المشرف

زهير قيس إبراهيم ذنون

الجامعة

جامعة الموصل

الكلية / القسم

كلية علوم الحاسوب والرياضيات / علوم الحاسوب

الشهادة

ماجستير

السنة

2023

لغة الرسالة

انكليزي

الكلمات المفتاحية

Underwater Image Enhancement ; Image Processing ; Multistage Algorithm ; Low Complexity

تعيش البشرية حاليّا في عصر تكنولوجي يشهد تقدمًا متسارعًا في مجالات متعددة، وهذا التقدم يفرض معه معالجة متقدمة لمجموعة متنوعة من التطبيقات في أنظمة الحياة اليومية. تعد معالجة الصور الرقمية واحدة من التقنيات الحديثة التي قدمت إجابات عملية للعديد من التحديات. تشمل هذه التحديات تحسين الصورة وتحليلها وإعادة بنائها واستردادها وضغطها ومعالجتها وما إلى ذلك. واحدة من هذه التحديات البارزة تتعلق بالتصوير الفوتوغرافي تحت الماء.تتعرض الصور الملتقطة تحت الماء دائمًا لظروف غير مثالية نتيجة للعوامل البيئية والفيزيائية. يشمل ذلك انكسار الضوء في celal) وانتشار الجسيمات والغبار في الوسط المائي؛ وقلة الإضاءة في عمق المياهء وضعف التباين بين الألوان والأجسام. هذه التحديات تجعل من الصعب بشكل كبير تحليل واستخراج المعلومات بوضوح من هذه الصور بدون معالجة متقدمة.على الرغم من وجود العديد من الخوارزميات المختلفة المصممة لمعالجة الصور تحت celal إلا أن معظم هذه الخوارزميات تعاني من مشاكل ،على سبيل ،Sal تكون الصور Lille زاهية بشكل زائد مما يؤدي إلى فقدان التفاصيل في الألوان، وتكون الحدود غير واضحة؛ وتظهر الصور مظلمة بدرجة كبيرة.في هذا العمل تم تطوير خوارزمية توازن الألوان والانصهار (CBF) من خلال تحسين كثافة الصور وتغيير بعض المعادلات all النسبية للحمصول على صور أكثر وضوحاً للصور تحت الماءء تبدأ الخوارزمية المقترحة بإيجاد توازن اللون الأبيض للصورة الملون RGB المدخلة، بعد ذلك نقوم بتحسين التباين والسطوع adc تحسين الحواف باستخدام مرشح ADUSM بشكل منفصلء ويتم بعدها إيجاد الاوزان لكل صورة وجمعها لإيجاد naive fusion ، وتتم معالجة الصورة الناتجة باستخدام خوارزمية استرجاع الألوان لإنتاج الصورة النهائية.تم تطوير وتنفيذ هذه الخوارزمية باستخدام بيئة برمجية MATLAB وتم تقييم النتائج باستخدام مقاييس وضوح الصورة تحت (UISM)eLall ومقياس لون الصورة تحت الماء (UICM) فضلاً عن قياس ad gl وقد بلغت نسب التحسين إلى 5.8389 و 2.6778 و 1.60655 على التوالي. أظهرت نتائج التجارب أن هذه الخوارزمية قادرة على تحسين الصور تحت الماء بشكل nS حيث زاد وضوح الصورة وجعل الألوان أكثر وضوحًا.

Humanity currently lives in a technological era that is witnessing rapid progress in multiple fields, and this progress requires advanced processing of a variety of applications in daily life systems. Digital image processing is one of the modern technologies that has provided practical answers to many challenges. These challenges include image enhancement, analysis, reconstruction, recovery, compression, processing. One of these notable challenges is related to underwater photography. Underwater images are always exposed to less than ideal conditions due to environmental and physical factors. These include refraction of light in water, scattering of particles and dust in the aquatic medium, lack of illumination deep in water, and poor contrast between colors and objects. These challenges make it extremely difficult to clearly analyze and extract information from these images without advanced processing. Although there are many different algorithms designed to process underwater images, most of these algorithms suffer from problems. For example, images are often overly bright resulting in loss of detail in colors, borders are blurred, and images appear too dark big. In this thesis, a color balance and fusion (CBF) algorithm was developed by improving image density and changing some equations for relative values to obtain sharper and clearer images of underwater images. The proposed algorithm begins during finding the white balance of the input RGB color image. After that, we improve the contrast and brightness. The edges are enhanced using the ADUSM filter separately. The weights are then found for each image and combined to find naive fusion. The resulting image is processed using a color retrieval algorithm to produce the final image. This algorithm was developed and implemented using the MATLAB software environment, and the results were evaluated using Underwater Image Sharpness Measures (UISM) and Underwater Image Colorfulness Measure (UICM) as well as time measurement, and the improvement rates reached 5.8389, 2.6778 and 1.60655, respectively. Experimental results showed that this algorithm is able to significantly improve underwater images, increasing image clarity and making colors clearer.

طلب نسخة من الملف

الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.

الاسم

رقم الهاتف

البريد الإلكتروني

الغرض من الطلب (اختياري)

إرسال الطلب