Show simple item record

dc.contributor.authorBindilatti, André de Andrade
dc.date.accessioned2016-06-02T19:06:17Z
dc.date.available2014-10-31
dc.date.available2016-06-02T19:06:17Z
dc.date.issued2014-05-23
dc.identifier.citationBINDILATTI, André de Andrade. Abordagens não-locais para filtragem de ruído Poisson. 2014. 96 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2014.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/580
dc.description.abstractA common problem to applications such as positron emission tomography, low-exposure X-ray imaging, fluorescence microscopy, optical and infrared astronomy, and others, is the degradation of the original signal by Poisson Noise. This problem arises in applications in which the image acquisition process is based on counting photons reaching a detector surface during a given exposure time. Recently, a new algorithm for image denoising, called Nonlocal-Means (NLM), was proposed. The NLM algorithm consists of a nonlocal approach that explores the inherent image redundancy for denoising, that is, it explores the principle in which, in natural images, there are similar regions, yet locally disjoint. NLM was originally proposed for additive noise reduction. The goal of this work is to extend the NLM algorithm for Poisson noise filtering. To achieve this goal, symmetric divergences, also known as stochastic distances, have been applied as similarity metrics to the NLM algorithm. Stochastic distances assume a parametric model for the data distribution. Therefore they can accommodate different stochastic noise models. However, knowledge of the model parameters is necessary to calculate the stochastic distances. In this research, estimation and non-local filtering schemes were considered under Poisson noise hypothesis, leading to competitive results with the state of- the-art.eng
dc.description.sponsorshipUniversidade Federal de Sao Carlos
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectProcessamento de imagenspor
dc.subjectRestauração de imagenspor
dc.subjectRuído Poissonpor
dc.subjectFiltragem de ruídopor
dc.subjectImage processingeng
dc.subjectImage restorationeng
dc.subjectNonlocal-meanseng
dc.subjectPoisson noiseeng
dc.subjectImage denoisingeng
dc.subjectStochastic distanceseng
dc.titleAbordagens não-locais para filtragem de ruído Poissonpor
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Mascarenhas, Nelson Delfino d'Ávila
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0557976975338451por
dc.description.resumoUm problema comum a aplicações como tomografia por emissão de pósitrons, imageamento por baixa exposição de raios-X, microscopia de fluorescência, astronomia ótica ou por infravermelho, dentre outras, é a degradação do sinal original por ruído Poisson. Esse problema surge em aplicações nas quais o processo de aquisição de imagem se baseia na contagem de fótons atingindo a superfície de um detector durante um dado tempo de exposição. Recentemente, um novo algoritmo para a redução de ruído em imagens, chamado Non Local-Means (NLM) foi proposto. O algoritmo NLM consiste em uma abordagem não-local que explora a redundância inerente da imagem para a filtragem de ruído, isto é, explora o principio em que, em imagens naturais existem muitas regiões similares, porém, localmente disjuntas. Essa abordagem foi originalmente proposta para a redução de ruído aditivo. O objetivo deste trabalho foi estender o algoritmo NLM para a filtragem de ruído Poisson, que é dependente de sinal. Para alcançar esse propósito, divergências simétricas, também conhecidas como distâncias estocásticas, foram utilizadas como métricas de similaridade para o algoritmo NLM. Distâncias estocásticas assumem um modelo paramétrico sobre a distribuição dos dados, portanto podem acomodar diferentes modelos estocásticos de ruído. No entanto, conhecimento dos parâmetros de modelo é necessário para o cálculo das distâncias estocásticas. Neste trabalho de pesquisa, esquemas de estimativa e filtragem não-local foram considerados sobre hipótese de ruído Poisson, levando a resultados competitivos com o estado-da-arte.por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCpor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/9514883575909296por


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record