Resumen

Las imágenes pueden verse afectadas por ruido de impulso de sal y pimienta debido a sensores ruidosos o errores de transmisión en el canal. Se propone un método de eliminación de ruido mediante la detección de candidatos de ruido y la imposición de la esparcidad de la imagen con una representación dispersa basada en parches. Primero, se detectan los candidatos de ruido y se obtiene una imagen guía inicial a través de un filtrado mediano adaptativo; segundo, se aprende una representación dispersa basada en parches de esta imagen guía; tercero, se propone un método de regularización ponderada para penalizar a los candidatos de ruido más que al resto de píxeles. Se deriva un algoritmo de minimización de dirección alternante para resolver el modelo de regularización. Se realizan experimentos para niveles de ruido de impulso del 30% al 90%, y los resultados de la simulación demuestran que el método propuesto supera a la variación total y a la Wavelet en cuanto a la preservación de bordes

• Materias:Red neuronal artificial Codificación de video Reducción de ruido Pérdida de paquetes Codificación multiusuario
• Subjects:Artificial Neural Network Video Coding Noise reduction Packet loss Multi-user encoding
• Palabras claves:Imágenes; Ruido; Método de eliminación de ruido; Representación dispersa; Método de regularización; Ruido de impulso
• Keywords:Images; Noise; Denoising method; Sparse representation; Regularization method; Impulse noise