إطار عمل مختلط لتعزيز صور الأشعة السينية للصدر باستخدام CLAHE وHaar Wavelet ومرشحات تقليل الضوضاء: تحليل مقاييس الجودة

محتوى المقالة الرئيسي

Mohanad Azeez Joodi
Jaafar Ahmed Abdulsaheb

الملخص

يعد التصوير الشعاعي للصدر أحد تقنيات التشخيص الأكثر استخدامًا في التحقيق التشخيصي للأمراض. تقترح هذه الدراسة تقنية تحسين الصورة الهجينة التي تجمع بين معادلة الرسم البياني التكيفي المحدود التباين (CLAHE) مع تحويل مويجات Haar ، بدون استخدام المرشحات, ومع استخدام  مرشحات مختلفة لإزالة الضوضاء لتحسين صور الأشعة السينية للصدر. لتحقيق تباين محلي أفضل مع الحفاظ على الحواف، يتضمن الإطار حد مقطع تكيفي في خوارزمية CLAHE وعامل K تكيفي يُستخدم لتحسين تفاصيل شكل موجة Haar. اضافة الى ذلك، تم استخدام مرشحات تقليل الضوضاء الثنائية، ومرشحات Wiener، ومرشحات المتوسط ​​غير المحلي (NLM)، ومرشحات الضوضاء المتتالية لإزالة ضوضاء الصورة مع الحفاظ على المعلومات الهيكلية المهمة. تم استخدام صور الأشعة السينية النموذجية للصدر، سواء في الحالات الطبيعية أو حالات الالتهاب الرئوي، لتقييم طرق التحسين المقترحة. تم استخدام مقاييس موضوعية مثل ذروة نسبة الإشارة إلى الضوضاء (PSNR)، ومؤشر التشابه الهيكلي (SSIM)، والإنتروبيا، والتباين، والحدة، وتباين الضوضاء لقياس جودة الصورة. تشير النتائج التجريبية إلى أن التعديل التكيفي لحد مقطع CLAHE ومؤشر Haar wave K يعزز بشكل كبير جودة الصور مقارنة بالتحسين التقليدي. علاوة على ذلك، فإن تطبيق المرشحات المناسبة لتقليل الضوضاء يمكن أن يحافظ على الهيكل ويقلل من تضخيم الضوضاء دون التضحية بالمعلومات التشخيصية والاستفادة من جميع مقاييس الجودة، خاصة مع المرشح الثنائي المتتالي مع مرشح Wiener والمرشح الثنائي والمرشح غير المحلي وحده. تظهر نتائج التحليل المقارن أن الإطار الهجين المقترح يتفوق دائمًا على الآخرين من حيث مقاييس الجودة المختلفة، مما يؤدي إلى تحسين تصور هياكل الرئة.

##plugins.themes.bootstrap3.displayStats.downloads##

##plugins.themes.bootstrap3.displayStats.noStats##

تفاصيل المقالة

القسم

Articles

كيفية الاقتباس

Joodi, M.A. و Abdulsaheb, J.A. (2026) "إطار عمل مختلط لتعزيز صور الأشعة السينية للصدر باستخدام CLAHE وHaar Wavelet ومرشحات تقليل الضوضاء: تحليل مقاييس الجودة", مجلة الهندسة, 32(11), ص 49–80. doi:10.31026/j.eng.2026.11.03.

المراجع

Agotra, G., and Singhal, M.K., 2024. A review of image denoising using fuzzy and Wiener filters in the wavelet domain. International Journal of Scientific Research in Science and Technology, 11(5), pp. 143-149. https://doi.org/10.32628/IJSRST2411430

Ali, A.A., and Dawood, F.A.A., 2023. Deep learning of diabetic retinopathy classification in fundus images. Journal of Engineering, 29(12), pp. 139-152. https://doi.org/10.31026/j.eng.2023.12.09

Anand, S., Roshan, R.K., and Deiveega, S.M., 2023. Chest X ray image enhancement using deep contrast diffusion learning. Optik, 279, P. 170751. https://doi.org/10.1016/j.ijleo.2023.170751

Benhassine, N.E., Boukaache, A., and Boudjehem, D., 2021. Medical image denoising using optimal thresholding of wavelet coefficients with selection of the best decomposition level and mother wavelet. International Journal of Imaging Systems and Technology, 31(4), pp. 1906-1920. https://doi.org/10.1002/ima.22589

Bian, W., and Yang, Y., 2023. Fast bilateral weighted least square for the detail enhancement of COVID-19 chest X-rays. Digital Health, 9, P. 20552076231200981. https://doi.org/10.1177/20552076231200981

Buades, A., Coll, B., and Morel, J.-M., 2005. A non-local algorithm for image denoising. In Proceedings of the 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05), pp. 60-65. https://doi.org/10.1109/CVPR.2005.38

Gamara, R.P.C., Loresco, P.J.M., and Bandala, A.A., 2022. Medical chest X-ray image enhancement based on CLAHE and Wiener filter for deep learning data preprocessing. In Proceedings of the 2022 IEEE 14th International Conference on

Humanoid, Nanotechnology, Information Technology, Communication and Control, Environment, and Management (HNICEM), pp. 1-6. https://doi.org/10.1109/HNICEM57413.2022.10109585

Ghadi, N.M., and Salman, N.H., 2022. Deep learning-based segmentation and classification techniques for brain tumor MRI: A review. Journal of Engineering, 28(12), pp. 93-112. https://doi.org/10.31026/j.eng.2022.12.07

Gonzalez, R.C., and Woods, R.E., 2018. Digital Image Processing. Pearson Education, London.

Göreke, V., 2023. A novel method based on Wiener filter for denoising Poisson noise from medical X-Ray images. Biomedical Signal Processing and Control, 79, P. 104031. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2022.104031

Hentosh, L., Vyklyuk, Y., and Berezsky, O., 2026. Hybrid CUDA acceleration of wavelet-based MRI image denoising. Frontiers in Signal Processing, 6, P. 1862897. https://doi.org/10.3389/frsip.2026.1862897

Ismael, A.A., and Baykara, M., 2022. Image denoising based on implementing threshold techniques in multi-resolution Wavelet domain and spatial domain filters. Traitement du Signal, 39(4), pp. 1119-1131. https://doi.org/10.18280/ts.390404

Koonsanit, K., Thongvigitmanee, S., Pongnapang, N., and Thajchayapong, P., 2017. Image enhancement on digital X-ray images using N-CLAHE. In Proceedings of the 2017 10th Biomedical Engineering International Conference (BMEiCON), pp. 1-4. https://doi.org/10.1109/BMEiCON.2017.8229130

Liu, X., and Nguyen, T., 2024. Medical images enhancement by integrating CLAHE with wavelet transform and non-local means denoising. Academic Journal of Computing & Information Science, 7(1), pp. 52-58. https://doi.org/10.25236/AJCIS.2024.070108

Maruyama, S., 2023. Properties of the SSIM metric in medical image assessment: Correspondence between measurements and the spatial frequency spectrum. Physical and Engineering Sciences in Medicine, 46(3), pp. 1131-1141. https://doi.org/10.1007/s13246-023-01280-1

Mooney, P., 2018. Chest X-Ray Images (Pneumonia).

Nayak, T.K., Annavarappu, C.S.R., Nayak, S.R., and Gedefaw, B.M., 2023. DMF-Net: A deep multi-level semantic fusion network for high-resolution chest CT and X-ray image de-noising. BMC Medical Imaging, 23, P. 150. https://doi.org/10.1186/s12880-023-01108-0

Nayyef, R.H., and Al-Tammi, M.S.H., 2023. Skull stripping based on the segmentation models. Journal of Engineering, 29(10), pp. 74-89. https://doi.org/10.31026/j.eng.2023.10.05

Nia, S.N., and Shih, F.Y., 2024. Medical X-ray image enhancement using global contrast-limited adaptive histogram equalization. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 38(12), P. 2457010. https://doi.org/10.1142/S0218001424570106

Park, J.-K., Kang, S.-H., Park, M., Lee, D.-H., Kim, K., and Lee, Y., 2022. Noise level and similarity evaluations of non-local means algorithm in chest digital tomosynthesis X-ray imaging system: An experimental study. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A, 1029, P. 166404. https://doi.org/10.1016/j.nima.2022.166404

Pizer, S.M., Amburn, E.P., Austin, J.D., Cromartie, R., Geselowitz, A., Greer, T., ter Haar Romeny, B.M., Zimmerman, J.B., and Zuiderveld, K.J., 1987. Adaptive histogram equalization and its variations. Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 39(3), pp. 355-368. https://doi.org/10.1016/S0734-189X(87)80186-X

Pratt, W.K., 2007. Digital Image Processing: PIKS Scientific Inside. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken. https://doi.org/10.1002/0470097434

Prince, R., Niu, Z., Khan, Z.Y., Emmanuel, M., and Patrick, N., 2024. COVID-19 detection from chest X-ray images using CLAHE-YCrCb, LBP, and machine learning algorithms. BMC Bioinformatics, 25, P. 28. https://doi.org/10.1186/s12859-023-05427-5

Priya, M.S., and Rani, M.M.S., 2026. A robust hybrid preprocessing framework integrating DAE, BM3D, median filtering, and CLAHE for enhanced pneumonia chest X-Ray analysis. International Research Journal on Advanced Science Hub, 8(5), pp. 199-212. https://doi.org/10.47392/IRJASH.2026.021

Rabbouch, H., Saâdaoui, F., Ibrahim, H., and Zrigui, M., 2022. Multiresolutional hybrid NLM-Wiener filters for X-Ray image denoising. In Proceedings of the 2022 8th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT), pp. 343-348. https://doi.org/10.1109/CoDIT55151.2022.9804037

Ramos-Soto, O., Ramos-Frutos, J., Rodríguez-Esparza, E., Oliva, D., Pérez-Zarate, E., Carrasco-Hernández, F., and Balderas-Mata, S.E., 2026. Visual enhancement of chest X-ray scans through metaheuristic-based optimization of Gamma correction and CLAHE. Biomedical Signal Processing and Control, 113, P. 109153. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2025.109153

Rifa’i, A.M., Raharjo, S., Utami, E., and Ariatmanto, D., 2024. Analysis for diagnosis of pneumonia symptoms using chest X-ray based on MobileNetV2 models with image enhancement using white balance and contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE). Biomedical Signal Processing and Control, 90, P. 105857. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2023.105857

Siracusano, G., La Corte, A., Nucera, A.G., Gaeta, M., Chiappini, M., and Finocchio, G., 2023. Effective processing pipeline PACE 2.0 for enhancing chest X-ray contrast and diagnostic interpretability. Scientific Reports, 13, P. 22471. https://doi.org/10.1038/s41598-023-49534-y

Song, J., and Ye, J.C., 2023. Wavelet subband discriminator for efficient unsupervised chest X-ray image restoration. Medical Physics, 50(4), pp. 2263-2278. https://doi.org/10.1002/mp.16088

Thamilarasi, V., Asaithambi, A., and Roselin, R., 2025. Enhanced Ensemble Segmentation of Lung Chest X-Ray Images by Denoising Autoencoder and CLAHE. ICTACT Journal on Image and Video Processing, 15(3), pp. 3501-3508.

https://doi.org/10.21917/ijivp.2025.0496

Thanh, D.N.H., Kalavathi, P., Thanh, L.T., and Prasath, V.B.S., 2020. Chest X-Ray image denoising using Nesterov optimization method with total variation regularization. Procedia Computer Science, 171, pp. 1961-1969. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.04.210

Tomasi, C., and Manduchi, R., 1998. Bilateral filtering for gray and color images. In Proceedings of the Sixth International Conference on Computer Vision, pp. 839-846. https://doi.org/10.1109/ICCV.1998.710815

Ullah, B., Khan, A., Shah, S.K., Su’ud, M.M., Alam, M.M., and Alam, M., 2023. A Novel Hybrid Framework to Enhance Dual-Energy X-Ray Images. Journal of Sensors, 2023, P. 8552175. https://doi.org/10.1155/2023/8552175

Veena, P.V., Devi, G.R., Sowmya, V., and Soman, K.P., 2016. Least square based image denoising using Wavelet filters. Indian Journal of Science and Technology, 9(30), pp. 1-6. https://doi.org/10.17485/ijst/2016/v9i30/99023

Wang, Z., Bovik, A.C., Sheikh, H.R., and Simoncelli, E.P., 2004. Image quality assessment: from error visibility to structural similarity. IEEE Transactions on Image Processing, 13(4), pp. 600-612. https://doi.org/10.1109/TIP.2003.819861

Zuiderveld, K.J., 1994. Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization. In Heckbert, P.S. (Ed.), Graphics Gems IV, Academic Press, pp. 474-485. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-336156-1.50061-6

المؤلفات المشابهة

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.