Denoising de imagens utilizando filtro adaptativo
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A informação visual transmitida sob a forma de imagens digitais está a tornar-se um dos principais métodos de comunicação na era moderna, mas a imagem obtida após a transmissão é frequentemente corrompida por ruído. A imagem recebida precisa de ser processada antes de poder ser utilizada em aplicações. A redução do ruído da imagem envolve a manipulação dos dados da imagem para produzir uma imagem visualmente de alta qualidade. Esta tese analisa os algoritmos de redução de ruído existentes, como o filtro médio, o filtro mediano, o filtro adaptativo local e o algoritmo de fi...
A informação visual transmitida sob a forma de imagens digitais está a tornar-se um dos principais métodos de comunicação na era moderna, mas a imagem obtida após a transmissão é frequentemente corrompida por ruído. A imagem recebida precisa de ser processada antes de poder ser utilizada em aplicações. A redução do ruído da imagem envolve a manipulação dos dados da imagem para produzir uma imagem visualmente de alta qualidade. Esta tese analisa os algoritmos de redução de ruído existentes, como o filtro médio, o filtro mediano, o filtro adaptativo local e o algoritmo de filtragem de mínimos quadrados médios de blocos bidimensionais (TDBLMS), e efectua o seu estudo comparativo. São utilizados diferentes modelos de ruído, incluindo os tipos aditivo e multiplicativo. Estes incluem o ruído gaussiano, o ruído de sal e pimenta, o ruído de manchas e o ruído de Poisson. A seleção do algoritmo de redução de ruído depende da aplicação. Assim, é necessário ter conhecimento do ruído presente na imagem para selecionar o algoritmo de redução de ruído adequado. A abordagem TDBLMS encontra aplicações na redução de ruído de diferentes imagens corrompidas com ruído aditivo e multiplicativo.
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