Restauración de imágenes

Soraya Peceño Capilla, Marta Rodríguez Serrano

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Resumen:

La restauración pretende recuperar los datos originales de la imagen considerando el proceso de degradación que ha sufrido la misma hasta llegar a nosotros. Para ello lo primero que haremos en nuestro trabajo es tomar una imagen cuadrada y a ésta le introduciremos un desenfoque para que a continuación podamos trabajar con ella aplicándole distintos métodos de restauración de la imagen para volver a la imagen de partida. Estos métodos harán uso de la transformada de Fourier. Dependiendo de las degradaciones que haya sufrido la imagen que queremos restaurar será más efectivo un método u otro: Filtro inverso: cuando en la imagen a restaurar no hay ruido o es insignificante. Este filtro es muy susceptible al ruido y si lo aplicamos a una imagen que contiene un ruido significativo la restauración puede ser negativa y podríamos empeorar la imagen. Filtro Wiener: cuando el ruido en la imagen es significativo. En ausencia de ruido éste se comporta igual al filtro inverso. Ruido estructurado: debido a que el ruido es periódico, la transformada de Fourier se puede utilizar para determinar dónde están las frecuencias máximas. El ruido corresponderá a una de estas frecuencias máximas. Si eliminamos esa frecuencia máxima habremos eliminado el ruido contenido en ella y por lo tanto obtendremos la imagen restaurada. Filtro Notch: es una variación del anterior en el que se tiene la oportunidad de eliminar el ruido estructurado cuando éste consiste en líneas de rejilla en los datos. Movimiento Borroso: la usaremos cuando el desenfoque sea producido por el movimiento de una cámara o del objeto. Es menos susceptible al ruido que el filtro Wiener o el Filtro Inverso. Filtro de Alto Énfasis (Hiemph): Se trata de un filtro de  paso alto. Obtiene unos buenos resultados. Filtro Homomórfico: el problema que se tratará es mejorar la calidad de una imagen que ha sido tomada bajo condiciones pobres de iluminación.

Bibliografía: