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El procesamiento de imágenes se utiliza ampliamente en muchos campos, como las imágenes médicas, las técnicas de escaneado, las habilidades de impresión, el reconocimiento de matrículas, el reconocimiento de caras, etc. Las imágenes se ven a menudo corrompidas por el ruido de impulsos durante la adquisición y la transmisión de las mismas. El ruido puede afectar seriamente al rendimiento de las técnicas de procesamiento de imágenes. El ruido de impulsos puede clasificarse en dos categorías: Ruido de impulsos de valor fijo (Salt-and-Pepper) y ruido de impulsos de valor aleatorio. En el ruido de impulso de valor fijo, los valores son 0 o 255 para las imágenes en escala de grises. En el ruido de impulso de valor aleatorio, los valores están entre 0 y 255 para las imágenes en escala de grises. Este proyecto se centra en la eliminación del ruido de sal y pimienta de la imagen corrupta. Para ello se propone un esquema de eliminación de ruido eficiente y una arquitectura VLSI de bajo coste y complejidad. La técnica Average Median Decision- Tree-Based Denoising Method (AMDTBDM) consiste en un detector de ruido de impulsos para detectar los píxeles ruidosos, y un filtro de mediana media para reconstruir los valores de intensidad de los píxeles ruidosos.