تطبيق بعض طرائق التدرج المترافق الجديدة لإزالة ضوضاء الاندفاع في المسائل

الباحث

حميد محمد صادق خضر

المشرف

باسم عباس حسن عبدالرحمن

الجامعة

جامعة الموصل

الكلية / القسم

كلية علوم الحاسوب والرياضيات / الرياضيات

الشهادة

دكتوراه

السنة

2023

لغة الرسالة

انكليزي

الكلمات المفتاحية

Conjugate Gradient ; Impulse Noise ; Image Denoising ; Optimization

تبدأ هذه الأطروحة بمقدمة عامة عن الأمثلية ومعالجة الصور. إن تطوير العلم والمعرفة في حقل الأمثلية يمكن ان يكون مطلباً رياضياً وخاصة للمهتمين بالجانب التطبيقي على الأغلب في مجال استعادة الصور. تستخدم طريقة التدرج المترافق بصورة واسعة في الأمثلية الغير المقيدة فقد كانت ولاتزال تحقق هذه الطريقة الكثير من النجاح في العديد من المجالات. بصورة Ale فهي أساس النجاح في التطبيقات العملية لإزالة الضوضاء من الصور. في هذه الدراسة تم استحداث عدد من خوارزميات التدرج المترافق الفعالة لمعالجة الصور. ينصب اهتمام هذه الأطروحة في دراسة إزالة التشويش وتصفية الصور. تتناول هذه dag bY! اشتقاق خوارزميات جديدة من التدرج المترافق بالاعتماد على النماذج التربيعية وشرط الترافق باستخدام كل من بحث خطي تام وغير تام. تم الاثبات نظرياً ان الخوارزميات الجديدة تمتلك خاصية الانحدارء وعملياً تم الحصول على نتائج مشجعة جداً. بالإضافة الى ذلك، تم دراسة خصائص التقارب الشامل لخوارزميات المقترحة تحت فرضيات 015/لا. Gly الخوارزميات الجديدة ذات فعالية عالية عند مقارنتها بخوارزميات معروفة في هذا المجال. باستخدام عدة صور اختبار قياسية، تظهر النتائج العددية ان الطرق الجديدة هي الأكثر كفاءة مقارنة بطريقة Fletcher يتضمن Gill التطبيقي من الأطروحة إزالة الضوضاء من الصور باستخدام الخوارزميات المعروضة . إن الغاية الرئيسية من الأطروحة هي بيان قابلية خوارزميات التدرج المترافق الجديدة لاستعادة الصورء وتنتهي الرسالة بمناقشة الاستنتاجات الجديدة وإعطاء بعض الاقتراحات لتطبيقها في المستقبل.

This thesis starts off with a basic introduction to optimization and image processing. There are several different tools to apply optimization in image processing applications. The conjugate gradient (CG) method is an optimization method, it has and continues to fuel much success in many disciplines. More specifically, it is behind a significant portion of the success in practical application problems for noise removal of images. The research behind this thesis aims at investigating important problems and developing effective optimization models and algorithms in the image processing. The important problem studied in this thesis includes denoising and image filtering. In this thesis, the derivation of new CG algorithms for images restoration, which are based on quadratic models and conjugacy condition using both exact and inexact line searches, are investigated both theoretically and numerically with promising numerical results. The search direction of the new proposed algorithms satisfies the descent condition. In addition, the global convergence properties of the proposed method will also be proved under the Wolfe line search. Our new versions on CG-method , it is too effective when compared with other established algorithms to images restoration, By using several test image, numerical results show that the proposed method is most efficient compared to Fletcher and Reeves (FR) method. Furthermore, the proposed method is used in practical application problems for noise removal of image. Basically, the main purpose of the thesis has been to establish the computational power of new conjugate gradient algorithms images noise removal, The thesis ends with discussion of the new conclusions and giving some suggestions to apply them in the future.

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