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El ruido es un problema importante que se observa durante el procesamiento de imágenes en las aplicaciones de procesamiento de imágenes. Hay que predecir estos niveles de ruido y, tras la estimación, conseguir que se reduzca a un determinado nivel máximo declinado. No podemos estructurar completamente imágenes libres de ruido, pero podemos mejorar la calidad de las imágenes estimando esos ruidos. El enfoque propuesto es una forma innovadora de estimar y eliminar el ruido encontrado a través de la observación durante el procesamiento de las imágenes. Se sigue el enfoque del análisis de componentes principales (PCA) para eliminar el ruido mediante su estimación, lo que puede hacerse siguiendo una de las técnicas estadísticas que se utilizan frecuentemente en el procesamiento de señales para la reducción de la dimensión de los datos o para la correlación de los mismos. En el análisis de componentes principales, los bloques de imágenes se reorganizan en vectores y se calcula la matriz de covarianza de este vector. A continuación, se seleccionan los valores propios de la matriz de covarianza que corresponden únicamente al ruido. Con la ayuda del promedio de los valores propios podemos estimar el ruido presente en la imagen, para la estimación del ruido en la imagen sólo tomamos una región parcial de la imagen para que nos sea conveniente reducirla utilizando la función de eliminación de ruido.