Desnaturalización de imágenes mediante un filtro adaptativo
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La información visual transmitida en forma de imágenes digitales se está convirtiendo en un importante método de comunicación en la era moderna, pero la imagen obtenida tras la transmisión suele estar corrompida con ruido. La imagen recibida necesita ser procesada antes de poder ser utilizada en aplicaciones. El denoising de imágenes implica la manipulación de los datos de la imagen para producir una imagen de alta calidad visual. En esta tesis se revisan los algoritmos de denoising existentes, como el filtro de media, el filtro de mediana, el filtro adaptativo local y el algoritmo de ...
La información visual transmitida en forma de imágenes digitales se está convirtiendo en un importante método de comunicación en la era moderna, pero la imagen obtenida tras la transmisión suele estar corrompida con ruido. La imagen recibida necesita ser procesada antes de poder ser utilizada en aplicaciones. El denoising de imágenes implica la manipulación de los datos de la imagen para producir una imagen de alta calidad visual. En esta tesis se revisan los algoritmos de denoising existentes, como el filtro de media, el filtro de mediana, el filtro adaptativo local y el algoritmo de filtrado de mínimos cuadrados medios de bloques finamente bidimensionales (TDBLMS), y se realiza su estudio comparativo. Se utilizan diferentes modelos de ruido, incluidos tipos aditivos y multiplicativos. Entre ellos se incluyen el ruido gaussiano, el ruido de sal y pimienta, el ruido de moteado y el ruido de Poisson. La selección del algoritmo de eliminación de ruido depende de la aplicación. Por lo tanto, es necesario conocer el ruido presente en la imagen para seleccionar el algoritmo de eliminación de ruido adecuado. El método TDBLMS se utiliza para eliminar el ruido aditivo y multiplicativo de diferentes imágenes.
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