Dalam era yang baru ini, imej yang diperolehi daripada penyiaran televisyen, video, kamera, pegesan jarak jauh, imej-imej daripada bidang perubatan, mesin mengesan kecacatan atau kecalaran pada microchip dan punca-punca lain sering dicemari oleh hingar dedenyut dan hingar Gaussian. Imej yang dicemari hingar kurang selesa untuk ditontoni dapat dikurangkan dengan kaedah pemprosesan imej. Oleh demikian, objektif utama bagi projek ini adalah untuk meningkatkan penyerlahan kontra imej dengan pengaturcaraan C++ sebagai antaramuka pengguna. Pada hakikatnya, hingar-hingar dalam imei-imej dua dimensi tersebut dapat dikurangkan dengan menggunakan penapis pelicinan imej seperti penapis min, penapis median dan penapis Gaussian. Setelah hingar dalam imej dikurangkan, kita boleh menajamkan pinggir-pinggir imej yang kabur tersebut dengan menggunakan penapis terbitan pertama dengan operasi gradien. Padahalnya, penapis pelicinan imej dan penapis penajam imej dapat digabungkan dengan menggunakan kaedah Toboggan yang juga dikenali sebagai kaedah menuruni bukit. Output imej yang jelas dan tajam yang diperolehi dalam projek saya setelah diproseskan dengan cara penyerlahan kontra Toboggan adalah sama dengan output yang dibuktikan oleh teori bagi subjek pemprosesan imej. Selepas itu, keputusan-keputusan bagi semua penapis tersebut dibandingkan dan dianalisa dengan menggunakan perisian seperti Matlab versi 7.0. Walaubagaimanapun, peningkatan telah dilaksanakan untuk mengurangkan hingar Gaussian yang bersigma tinggi dalam imej dan penapis bagi mengurangkan hingar Gaussian mencampuri dengan hingar dedenyut dalam suatu imej juga direkakan. Akhirya, satu output imej yang kurang hingar dan jelas serta selaras dengan objektif projek ini telah berjaya diperolehi.
_________________________________________________________________________________________
In this new era, images for the broadcast television, video, camera, remote sensing, medical imaging, machine vision and others sources always contaminate with impulse noise and Gaussian noise. Those image contaminated by noise are uncomfortable for viewing, thus image processing is introduce to tackle this problem. By that, the objective of this project is to achieve image contrast enhancement which implemented by using C++ programming as the user interface (UI). In fact, those noises in the two dimensional images can be reduced by using mean filter, median filter and Gaussian filter. After smoothing those images, we must sharpen those blurry images by using first derivative filter with gradient operators to preserve the edge characteristics. We can integrate both of these filters by using Toboggan method which also defined as downhill method. Those sharp and clear images produced after processing with Toboggan enhancement method in my project is similar as proven by image processing theory. After that, results after using those filters are compared and analyzed by using software like Matlab version 7.0. However, improvement on reducing Gaussian noise with higher value for sigma in images was done, besides filters for improving images which contaminated with both impulse noise and Gaussian noise was also implemented. Eventually, a less noise and clearer output image which had met the objective of this project was successfully produced.
Noise level reduction of 2d digital signal using toboggan method_Sharon Lim Su Yin_E3_2002_NI