Resumen

Proponemos un novedoso algoritmo universal de eliminación de ruido mediante la combinación del gradiente espacial y una nueva estadística de impulsos en el filtro trilateral. Introduciendo una imagen de referencia, se propone una estadística de impulsos denominada estadística de diferencias relativas absolutas direccionales (DARD). La operación se llevó a cabo en dos etapas: obtención de la imagen de referencia y denoising de la imagen. Para la eliminación de ruido, introducimos el gradiente espacial en el marco del filtrado gaussiano para la eliminación del ruido gaussiano e integramos nuestro estadístico DARD para la eliminación del ruido impulsivo, y finalmente los combinamos para crear un nuevo filtro trilateral para la eliminación del ruido mixto. Los resultados de la simulación muestran que nuestro detector de ruido tiene un alto índice de clasificación, especialmente para el ruido de sal y pimienta. Y el enfoque propuesto logra grandes resultados tanto en términos de medidas cuantitativas de restauración de la señal como de juicios cualitativos sobre la calidad de la imagen. Además, la complejidad computacional del método propuesto es menor que la de muchos otros filtros de ruido mixto.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:imagen de referencia, gradiente espacial, diferencias relativas absolutas direccionales, muchos otros filtros de ruido mixto, novedoso algoritmo universal de eliminación de ruido, marco de filtrado gaussiano, eliminación de ruido gaussiano, alta tasa de clasificación, eliminación de ruido impulsivo, eliminación de ruido mixto
• Keywords:reference image, spatial gradient, directional absolute relative differences, many other mixed noise filters, novel universal noise removal algorithm, gaussian filtering framework, gaussian noise removal, high classification rate, impulse noise removal, mixed noise removal