Impulse Noise Removal Using Soft-computing

Image restoration has become a powerful domain now a days. In numerous real life applications Image restoration is important field because where image quality matters it existed like astronomical imaging, defense application, medical imaging and security systems. In real life applications normally image quality disturbed due to image acquisition problems like satellite system images cannot get statically as source and object both moving so noise occurring. Image restoration process involves to deal with that corrupted image. Degradation model used to train filtering techniques for both detection and removal of noise phase. This degeneration is usually the result of excess scar or noise. Standard impulse noise injection techniques are used for standard images. Early noise removal techniques perform better for simple kind of noise but have some deficiencies somewhere in sense of detection or removal process, so our focus is on soft computing techniques non classic algorithmic approach and using (ANN) artificial neural networks. These Fuzzy rules-based techniques performs better than traditional filtering techniques in sense of edge preservation

New method for detecting and removing random-valued impulse noise from images

В работе предложен метод детектирования и последующего устранения импульсного шума на изображениях, в котором вводится понятие сходства между пикселями как функции расстояния и разницы в значениях яркости в локальном окне детектора. Рассматривается модель импульсного шума, в которой искаженные пиксели принимают случайные значения, а также случайным образом возникают на изображении. Пиксели, которые были отмечены как искаженные импульсным шумом, восстанавливаются адаптивным медианным фильтром. Импульсные искажения детектируются в окне детектора, размер которого рассчитан по евклидовой метрике и увеличивается с ростом интенсивности шума на изображении. В экспериментальной части представлено сравнение между известными и предлагаемым методами на трёх изображениях для трех различных интенсивностей импульсного шума. В приближении на фрагментах изображений видно, что предлагаемый метод наилучшим образом справляется с задачей, что было также подтверждено численными оценками качества фильтрации импульсного шума на изображении на основе пикового отношения сигнала к шуму и индекса структурного сходства. Предлагаемый метод может найти применение в задачах очистки изображений в условиях искажающего импульсного воздействия и для устранения искажений от неблагоприятных погодных эффектов, таких как капли дождя и снег.Авторы выражают благодарность СКФУ за поддержку в рамках проекта поддержки малых научных групп и отдельных ученых. Исследование в параграфах 1 и 2 проведено при поддержке Российского научного фонда (проект № 21-71-00017). Исследование в параграфе 3 проведено в Северо-Кавказском центре математических исследований в рамках соглашения с Министерством науки и высшего образования Российской Федерации (соглашение № 075-02-2022-892)

Impulse Noise Removal Using Soft-computing

Image restoration has become a powerful domain now a days. In numerous real life applications Image restoration is important field because where image quality matters it existed like astronomical imaging, defense application, medical imaging and security systems. In real life applications normally image quality disturbed due to image acquisition problems like satellite system images cannot get statically as source and object both moving so noise occurring. Image restoration process involves to deal with that corrupted image. Degradation model used to train filtering techniques for both detection and removal of noise phase. This degeneration is usually the result of excess scar or noise. Standard impulse noise injection techniques are used for standard images. Early noise removal techniques perform better for simple kind of noise but have some deficiencies somewhere in sense of detection or removal process, so our focus is on soft computing techniques non classic algorithmic approach and using (ANN) artificial neural networks. These Fuzzy rules-based techniques performs better than traditional filtering techniques in sense of edge preservation

Triple Threshold Statistical Detection filter for removing high density random-valued impulse noise in images

Abstract This study presents a novel noise detection algorithm which satisfactorily detects noisy pixels in images corrupted by random-valued impulse noise of high levels up to 80% noise density. Three levels of adaptive thresholds along with an auxiliary condition are used in this method which adequately addresses the drawbacks of existing methods, especially the miss detection of noise-free pixels as noisy pixels and vice versa. A noise signature is calculated for every pixel and compared with the first threshold to identify noise followed by the comparison of the central pixel with the second and third levels of thresholds. In addition to the standard deviation and mean, the concept of quartile has been used as another measure of dispersion. After detection, a fuzzy switching weighted median filter is applied to restore the corrupted image. The simulation results demonstrate that the proposed method is able to outperform the existing methods in both the detection and filtering of random-valued impulse noise in images