Resumen

La eliminación del ruido impulsivo suele emplear el filtrado de la mediana, el filtrado de la mediana de conmutación, el método de la variación total L1 y otras variantes. Sin embargo, estos enfoques suelen introducir un suavizado excesivo y pueden dar lugar a una amplia difuminación de las características visuales, por lo que sólo son adecuados para imágenes con baja densidad de ruido. En este trabajo se propone un nuevo método para eliminar el ruido con el fin de superar esta limitación, que divide los píxeles en diferentes categorías en función de las distintas características del ruido. Si una imagen está corrompida por ruido de sal y pimienta, los píxeles se dividen en corrompidos y libres de ruido; si la imagen está corrompida por impulsos de valor aleatorio, los píxeles se dividen en corrompidos, libres de ruido y posiblemente corrompidos. Los píxeles que entran en las distintas categorías se procesan de forma diferente. Si un píxel está corrompido, se aplica la difusión de variación total modificada; si el píxel está posiblemente corrompido, se aplica la difusión de variación total ponderada; en caso contrario, el píxel se deja sin modificar. Los resultados experimentales demuestran que el método propuesto es robusto frente a diferentes intensidades de ruido y adecuado para diferentes imágenes, con una gran capacidad de eliminación de ruido, como demuestran los resultados PSNR/SSIM, así como la calidad visual de las imágenes restauradas.

• Materias:Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Fisiología vegetal
• Subjects:Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Plant physiology
• Palabras claves:píxeles, variación total difusión, diferentes categorías, filtrado mediano, imagen, ruido de baja densidad, métodos de variación l1, ruido, variación total l1, diferentes características del ruido
• Keywords:pixels, total variation diffusion, different categories, median filtering, image, low density noise, variation l1 methods, noise, total variation l1, different noise characteristics