Resumen

Este artículo presenta un método que determina automáticamente los vecindarios de los píxeles de la imagen en la eliminación de ruido adaptativa. El vecindario se denomina vecindario estacionario (SN). En este método, la imagen ruidosa se considera como una observación de una serie temporal no lineal (NTS). La eliminación de ruido de la imagen debe recuperar el verdadero estado de la NTS a partir de la observación. En primer lugar, se eliminan los falsos vecinos (FN) en un vecindario para cada píxel según el contexto. Tras desplazar los FN, se obtiene una SN, donde la NTS es estacionaria y el estado real puede estimarse utilizando la teoría de las series temporales estacionarias (STS). Dado que cada SN de un píxel de la imagen consta de elementos con un contexto similar y ubicaciones cercanas, el método propuesto en este trabajo no sólo puede encontrar de forma adaptativa a los vecinos y determinar el tamaño de la SN en función de las características de un píxel, sino también ser capaz de denotar preservando eficazmente los bordes. Por último, para demostrar la superioridad de este algoritmo, lo comparamos con los algoritmos universales de eliminación de ruido existentes.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:método, nts, series temporales no lineales, series temporales estacionarias, fns, vecindario, observación, papel, píxel, denoising adaptativo
• Keywords:method, nts, nonlinear time series, stationary time series, fns, neighborhood, observation, paper, pixel, adaptive denoising