Estimación automática de la varianza y discriminación de distribuciones de ruido en imágenes digitales
Existen diversos sistemas de adquisición de imágenes, algunos de ellos son: CCD (Charge Couple Devices), sistemas basados en luz coherente, MRI (Magnetic Resonance Imaging), imágenes SAR (Radar de apertura sintética), etc. En todos los casos, las imágenes generadas se encuentran afectadas en alguna...
| Autor Principal: | Reátegui Woll, Jaime Cesar |
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| Formato: | Tesis de licenciatura |
| Idioma: | Español |
| Publicado: |
Pontificia Universidad Católica del Perú
2013
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://repositorio.pucp.edu.pe/index/handle/123456789/163633 |
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| Sumario: |
Existen diversos sistemas de adquisición de imágenes, algunos de ellos son: CCD (Charge
Couple Devices), sistemas basados en luz coherente, MRI (Magnetic Resonance Imaging),
imágenes SAR (Radar de apertura sintética), etc. En todos los casos, las imágenes generadas
se encuentran afectadas en alguna medida por distintos tipos de ruido. Se han estudiado y
desarrollado diversos métodos para eliminar el ruido presente, para así obtener una mejor
estimación de la escena de interés. La mayoría de algoritmos de restauración de imágenes
digitales asumen que la clase de ruido y sus parámetros característicos son conocidos (p.e:
varianza, coeficiente de variación, etc.).
En la presente tesis se desarrolla e implementa un algoritmo para la estimación automática
de la varianza y discriminación de la distribución del ruido presente en una imagen digital. La
metodología propuesta se encuentra dividida en dos bloques principales. El primer bloque
estima la varianza del ruido presente en la imagen utilizando un método basado en el cálculo
de la moda de las varianzas obtenidas a partir de ventanas locales (segmentos de la imagen). El
segundo bloque transforma una distribución de ruido específica en una distribución Gaussiana
con varianza unitaria utilizando transformaciones de estabilización de varianza. Estos dos
bloques trabajan de manera conjunta y automática haciendo uso de diversas reglas de decisión
para, finalmente, poder discriminar la distribución que presenta la imagen digital analizada.
El algoritmo será implementado en el software MATLAB y será capaz de discriminar
entre las siguientes cuatro tipos de ruido: aditivo Gaussiano, multiplicativo Gamma,
multiplicativo Rayleigh y Poisson. Los resultados computacionales se obtendrán a partir de
imágenes con ruido cuya distribución y magnitud son conocidas. Los resultados obtenidos
pueden ser utilizados luego para distintos tipos de pruebas.
El orden que sigue la tesis es el siguiente: En el primer capítulo se define puntualmente el
problema que se busca resolver. En el segundo capítulo se cubren todos los aspectos teóricos
necesarios, así como los diversos métodos, algoritmos o estudios realizados anteriormente
sobre este tema. El diagrama de bloques y los detalles del algoritmo se especifican en el
capítulo tres. Por último, se presentan los resultados en el capítulo cuatro seguido de las
conclusiones y recomendaciones. |
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