Resumen

Las imágenes digitales capturadas de sensores de imagen CMOS/CCD son propensas al ruido debido a las fluctuaciones electrónicas inherentes y al bajo recuento de fotones. Para reducir eficientemente el ruido en la imagen, se propone una novedosa estrategia de eliminación de ruido en la imagen, que explota tanto la auto-similitud no local como la adaptación de la forma local. Con umbralización wavelet, la imagen residual en el ruido del método, derivada de la estimación inicial usando medias no locales (NLM), se explota aún más. Al incorporar el papel tanto de la estimación inicial como de la imagen residual, se definen formas de parche adaptativas espacialmente y se calculan nuevos pesos, lo que resulta en un mejor rendimiento de eliminación de ruido para NLM. Los resultados experimentales demuestran que nuestro método propuesto supera significativamente al NLM original y logra un rendimiento de eliminación de ruido competitivo en comparación con los métodos de eliminación de ruido de última generación.

• Materias:Ingeniería subterránea Deformaciones elásticas Excavación con explosivos Transitorios repetitivos Efecto de Perturbación
• Subjects:Underground engineering Elastic deformations Excavation with explosives Repetitive transients Perturbation effect
• Palabras claves:Imágenes digitales; Sensores de imagen CMOS/CCD; Reducción de ruido; Estrategia de eliminación de ruido de imagen; Auto-similitud no local; Umbralización de wavelet
• Keywords:Digital images; CMOS/CCD image sensors; Noise reduction; Image denoising strategy; Nonlocal self-similarity; Wavelet thresholding