إزالة ضوضاء النقاط في الصور الطبية على مرحلتين: تحسين انتشار غير متجانس وتقنية العتبة الأمثل

تتلوث الصور الطبية بضوضاء النقاط المضاعفة، مما يقلل بشكل كبير من جودة الصور بالموجات فوق الصوتية ويؤثر سلباً على مجموعة متنوعة من مهام تفسير الصور. لذلك، لتجاوز هذه المشكلة، قدمت هذه الورقة منهجية إزالة النقاط على مرحلتين مع تحسين انتشار غير متجانس وتقنية العتبة الأمثل المعروفة بـ TPSR-IADOT، والتي تشمل مراحل تحسين الصور وعمليات التحلل ثنائي المستوى. في البداية، تخضع ضوضاء النقاط لعملية تحسين الصورة حيث يتم إجراء عملية تصفية تحسين انتشار النقاط (SRAID) لإزالة النقاط. بعد ذلك، تتم عملية التحلل ثنائي المستوى التي تستخدم تحويل الموجات المتقطعة (DWT) لإزالة الضوضاء المتبقية. بما أن ضوضاء النقاط توجد بشكل أساسي في نطاق التردد العالي، سيتم تطبيق تقنية العتبة الأمثل على الأشرطة الفرعية ذات التردد العالي. أخيراً، لتحقيق أفضل النتائج، تم استخدام خوارزمية تحسين تُعرف بخوارزمية تحسين البجعة الذاتية (SI-POA) من خلال اختيار قيمة العتبة المثالية. تم التحقق من كفاءة الطريقة المقترحة على قاعدة بيانات صورة بالموجات فوق الصوتية باستخدام Simulink من حيث PSNR وSSIM وSDME وMAPE. وبناءً على التحليل، تم إثبات أن TPSR-IADOT المقترحة تحقق PSNR قدره 40.074، في حين أن POA هو 38.572، وCOOT هو 38.572، وBES هو 37.003، وPRO هو 30.419، وWOA هو 33.218، وRFU-LA هو 29.935 وSSI-COA هو 39.256، لخطأ التباين = 0.1.