Resumen

Los métodos de eliminación de ruido de imágenes suelen basarse en la minimización de una función de energía definida adecuadamente. Muchas funciones de energía dependientes del gradiente, como el modelo de Potts y la eliminación de ruido por variación total, consideran la imagen como una función constante a trozos. En estos métodos, se conserva cierta información importante, como la nitidez y la ubicación de los bordes, pero algunas características detalladas de la imagen, como la textura, suelen verse comprometidas en el proceso de eliminación de ruido. Por esta razón, en este trabajo se propone un método de eliminación de ruido basado en la regularización adaptativa local, que puede ajustar de forma adaptativa el grado de eliminación de ruido de la imagen mediante la adición de un término de fidelidad variable espacial, con el fin de preservar mejor las características de escala fina de la imagen. Los resultados experimentales muestran que el método de eliminación de ruido propuesto puede lograr un efecto visual subjetivo de vanguardia, y la relación señal-ruido (SNR) también se mejora objetivamente en 0,3-0,6 dB.

• Materias:Biotecnología Nanotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Nanotechnology Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:término de fidelidad variable espacial, funciones de energía dependientes, característica de imagen detallada, características de escala fina, regularización adaptativa local, función constante a trozos, efecto visual subjetivo, imagen, método, métodos
• Keywords:spatial variable fidelity term, dependent energy functions, detailed image feature, fine scale features, local adaptive regularization, piecewise constant function, subjective visual effect, image, method, methods