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O ruído é uma questão importante observada durante o processamento de imagens em aplicações de processamento de imagens. Estes níveis de ruído têm de ser previstos e depois de estimados têm de ser reduzidos a um certo nível máximo declinado. Não podemos estruturar completamente imagens sem ruído, mas podemos melhorar a qualidade das imagens através da estimativa desses ruídos. A abordagem proposta é uma forma inovadora de estimar e remover o ruído encontrado através da observação durante o processamento de imagens. A abordagem de análise de componentes principais (PCA) é seguida para remover o ruído através da estimativa, o que pode ser feito seguindo uma das técnicas estatísticas que são frequentemente utilizadas no processamento de sinais para redução da dimensão dos dados ou para correlação de dados. Na análise de componentes principais, os blocos de imagens foram reordenados em vector e computam a matriz de covariância deste vector. Em seguida, seleccionando os valores próprios da matriz de covariância que correspondem apenas ao ruído. Com a ajuda da média dos autovalores podemos estimar o ruído presente na imagem, para estimar o ruído na imagem basta tomar uma região parcial da imagem para que seja conveniente para nós reduzi-lo usando a função de denoise.