New Digital Images Magnification Algorithm Based on Integration of Mapping and Synthesis Concept - Abu Amro, Rawia M.A. (2016)
Pembesaran imej adalah proses pembinaan semula imej resolusi tinggi (HR) dari versi resolusi rendah (LR). Proses pembesaran imej adalah salah satu proses penting yang digunakan untuk memenuhi keperluan manusia. Proses ini digunakan dalam beberapa aplikasi seperti dalam pengimejan perubatan, penderiaan jauh, mempertingkatkan butiran imej dan percetakan. Pada umumnya, algoritma pembesaran yang biasa menggunakan konsep penentudalaman. Walau bagaimanapun, algoritma pembesaran berasaskan penentudalaman ini mengalami masalah seperti kehadiran artifak-artifak yang tidak diingini dalam imej yang diperbesarkan seperti pinggir terhalang dan pinggir kabur. Artifak-artifak ini kebanyakannya muncul pada pinggir yang jelas. Oleh itu, selain menggunakan konsep penentudalaman, kajian ini memberi fokus kepada memperkenalkan algoritmapembesaran yang baharuberasaskan konsep sintesis. Disebabkan oleh konsep sintesis telah digunakan dalam algoritma sintesis tekstur berasaskan tampalan, pengubahsuaian kepada algoritma sintesis tekstur barasaskan tampalan perlu dilakukan agar dapatdigunakanuntuktujuan pembesaran imej. Pengubahsuaian yang dicadangkan menghasilkan algoritma pembesaran baharu yang dipanggil Algoritma Pembesaran Barasaskan Pemetaan (MBMA). Algoritma MBMA menggantikan setiap piksel imej LR dengan blok HRdua dimensi untuk membina imej HR. Algoritma yang dicadangkan pada asasnya direka untuk memelihara pinggir yangjelas. Dua variasi cadangan MBMA diperkenalkan, iaitu MBMA_Average dan MBMA_Direct. Variasi MBMA yang dicadangkan telah dibandingkan dengan teknologiterkini pembesaran algoritma lain menggunakan 100 imej piawai dan 200 imej plat kereta lesen Malaysia (MLCP). MBMA_Average menghasilkan imej pembesaran yang lebih baik dengan pengurangan artifak yang tidak diingini (iaitu pengurangan pinggir kabur dan pinggir terhalang) berbanding dengan teknologi algoritma yang lain. Seterusnya, analisis kuantitatif menunjukkan bahawa MBMA_Average yang dicadangkan juga menghasilkan nilai yang terbaik dalam pengukuran PSNR, SSIM, MSE dan FSIM berbanding algoritma-algoritma tersebut.