Nas últimas décadas, vários sistemas de comunicação baseados em sincronismo caótico têm sido propostos na literatura como alternativa a sistemas de espalhamento espectral que melhoram o nível de privacidade na transmissão da mensagem. No entanto, devido à falta de robustez do sincronismo caótico, um pequeno nível de ruído ou uma simples imperfeição no canal é suficiente para impedir a comunicação. Neste trabalho, equalizadores adaptativos são utilizados para permitir a comunicação em um sistema de comunicação baseado em caos quando a resposta em frequência do canal não é ideal. São propostos algoritmos de equalização baseados em versões modificadas do algoritmo normalized least-mean-squares para a versão de tempo discreto do sistema de comunicação baseado no modelo de sincronismo de Wu e Chua. Para esses algoritmos, é calculado o intervalo para a escolha do passo de adaptação para evitar a divergência. Como geradores de sinais caóticos (GSC), são utilizados os mapas de Hénon e de Ikeda e, para a codificação da mensagem, são consideradas duas funções, sendo uma baseada na multiplicação da mensagem por um dos estados do GSC e a outra baseada na soma da mensagem com um dos estados do GSC. Os resultados de simulação indicam que os algoritmos propostos são capazes de equalizar o canal de comunicação e permitir o sincronismo caótico em diferente cenários. / In the last decades, many communication systems applying synchronism of chaotic systems have been proposed as an alternative spread spectrum modulation that improves the level of privacy in data transmission. However, due to the lack of robustness of chaos synchronization, even a low level of noise or minor channel imperfections are enough to hinder communication. In this work, adaptive equalizers are used to enable chaotic synchronization when the communication channel is not ideal. Adaptive equalization algorithms are proposed based on a modified version of the normalized least-mean-squares algorithm, considering the discrete-time version of the communication system based on Wu and Chuas synchronization model. For these algorithms, the interval for the choice of the step-size is computed, in order to avoid divergence. The Hénon and the Ikeda maps are used as chaotic signal generators (CSG) and two functions are considered to encode the message, one based on the multiplication of the message by one of the states of the CSG and the other based on the addition of the message to one of the states of the CSG. Simulation results show that the proposed algorithms can successfully equalize the channel in different scenarios.

O objetivo da desconvolução autodidata de imagens é reconstruir a imagem original a partir de uma imagem degradada sem usar informação da imagem real ou da função de degradação. O processo de reconstrução é crítico em aplicações em que a imagem original ou suas características estatísticas não são conhecidas. Fazendo um mapeamento da imagem digital antes de sua transmissão, ela pode ser interpretada como um sinal de comunicação com modulação do tipo PAM (Pulse Amplitude Modulation). Utilizando essa interpretação, técnicas clássicas de equalização de canais de comunicação podem ser usadas para restauração de imagens. Além disso, é usual considerar os pixels de uma imagem como um sinal não-estacionário, o que justifica o uso de algoritmos adaptativos. Neste trabalho, técnicas adaptativas usadas em equalização de canais de comunicação são aplicadas para restauração de imagens. Inicialmente, é proposta uma nova técnica de varredura a fim de minimizar alterações bruscas no sinal de entrada do filtro adaptativo. Utilizando o algoritmo Least Mean Squares, obtém-se uma equivalência entre funções de degradação de imagens e canais de comunicação variantes no tempo. Isso possibilitou comparar algumas funções de degradação com relação à distorção causada em imagens. Em seguida, usando um rearranjo dos elementos da matriz de entrada em um vetor, o algoritmo multimódulo regional (RMMA - Region-based Multimodulus Algorithm) foi estendido para restauração de imagens. Esse algoritmo é então usado para adaptação dos coeficientes do equalizador linear transversal e também do equalizador de decisão realimentada. Cabe observar que o RMMA trata um sinal de módulo não-constante como se fosse de módulo constante, o que proporciona um desempenho melhor quando comparado ao algoritmo do módulo constante (CMA - Constant Modulus Algorithm) convencional, usado em equalização autodidata de canais de comunicação. Esse comportamento também foi observado na reconstrução de imagens, através das simulações apresentadas nesta dissertação. Este estudo abre novas perspectivas de extensão de técnicas usadas em equalização de canais de comunicação para restauração imagens. Uma delas é a possibilidade de restauração de imagens coloridas usando diversidade espacial. / The aim of blind image deconvolution is to reconstruct the original scene from a degraded observation without using information about the true image and the point spread function. The restoration process is critical in applications, where the true image or its statistical characteristics are unknown. Mapping the pixels of the original image before its transmission, the mapped image can be interpreted as a pulse amplitude modulation (PAM) signal, used in communications systems. With this interpretation, classic equalization techniques of communication channels can be used to image restoration. Furthermore, the pixels of a true image constitute a nonstationary signal, which justifies the use of adaptive filters. In this dissertation, adaptive techniques used for equalization of communication channels are applied to image restoration. Firstly, we propose a new update path through the blurred image that consists in a combination of horizontal and vertical alternate paths. This update path minimizes the problem of abrupt changes in the adaptation of the filter and provides better conditions to the image recovery. Using the least mean squares (LMS) algorithm, we obtain an equivalence between a point spread function and a time-variant communication channel. This equivalence was used to compare some point spread functions in relation to the distortion caused in images. Secondly, reshaping the input matrix into a column vector, we extend the regional-based multimodulus algorithm (RMMA) to blind image deconvolution. This algorithm is used to update the coefficients of the linear transversal equalizer and also of the decision feedback equalizer. RMMA treats nonconstant modulus signals as constant modulus ones, which provides a better performance when compared to the conventional constant modulus algorithm (CMA), used in blind equalization of communication channels. This behavior was also observed in image restoration, through the simulations presented in this dissertation. This study pushes back the frontiers of image processing, since different techniques used in equalization can be extended to image restoration. One of the new possibilities is the color image restoration using the spatial diversity.

O objetivo da desconvolução autodidata de imagens é reconstruir a imagem original a partir de uma imagem degradada sem usar informação da imagem real ou da função de degradação. O processo de reconstrução é crítico em aplicações em que a imagem original ou suas características estatísticas não são conhecidas. Fazendo um mapeamento da imagem digital antes de sua transmissão, ela pode ser interpretada como um sinal de comunicação com modulação do tipo PAM (Pulse Amplitude Modulation). Utilizando essa interpretação, técnicas clássicas de equalização de canais de comunicação podem ser usadas para restauração de imagens. Além disso, é usual considerar os pixels de uma imagem como um sinal não-estacionário, o que justifica o uso de algoritmos adaptativos. Neste trabalho, técnicas adaptativas usadas em equalização de canais de comunicação são aplicadas para restauração de imagens. Inicialmente, é proposta uma nova técnica de varredura a fim de minimizar alterações bruscas no sinal de entrada do filtro adaptativo. Utilizando o algoritmo Least Mean Squares, obtém-se uma equivalência entre funções de degradação de imagens e canais de comunicação variantes no tempo. Isso possibilitou comparar algumas funções de degradação com relação à distorção causada em imagens. Em seguida, usando um rearranjo dos elementos da matriz de entrada em um vetor, o algoritmo multimódulo regional (RMMA - Region-based Multimodulus Algorithm) foi estendido para restauração de imagens. Esse algoritmo é então usado para adaptação dos coeficientes do equalizador linear transversal e também do equalizador de decisão realimentada. Cabe observar que o RMMA trata um sinal de módulo não-constante como se fosse de módulo constante, o que proporciona um desempenho melhor quando comparado ao algoritmo do módulo constante (CMA - Constant Modulus Algorithm) convencional, usado em equalização autodidata de canais de comunicação. Esse comportamento também foi observado na reconstrução de imagens, através das simulações apresentadas nesta dissertação. Este estudo abre novas perspectivas de extensão de técnicas usadas em equalização de canais de comunicação para restauração imagens. Uma delas é a possibilidade de restauração de imagens coloridas usando diversidade espacial. / The aim of blind image deconvolution is to reconstruct the original scene from a degraded observation without using information about the true image and the point spread function. The restoration process is critical in applications, where the true image or its statistical characteristics are unknown. Mapping the pixels of the original image before its transmission, the mapped image can be interpreted as a pulse amplitude modulation (PAM) signal, used in communications systems. With this interpretation, classic equalization techniques of communication channels can be used to image restoration. Furthermore, the pixels of a true image constitute a nonstationary signal, which justifies the use of adaptive filters. In this dissertation, adaptive techniques used for equalization of communication channels are applied to image restoration. Firstly, we propose a new update path through the blurred image that consists in a combination of horizontal and vertical alternate paths. This update path minimizes the problem of abrupt changes in the adaptation of the filter and provides better conditions to the image recovery. Using the least mean squares (LMS) algorithm, we obtain an equivalence between a point spread function and a time-variant communication channel. This equivalence was used to compare some point spread functions in relation to the distortion caused in images. Secondly, reshaping the input matrix into a column vector, we extend the regional-based multimodulus algorithm (RMMA) to blind image deconvolution. This algorithm is used to update the coefficients of the linear transversal equalizer and also of the decision feedback equalizer. RMMA treats nonconstant modulus signals as constant modulus ones, which provides a better performance when compared to the conventional constant modulus algorithm (CMA), used in blind equalization of communication channels. This behavior was also observed in image restoration, through the simulations presented in this dissertation. This study pushes back the frontiers of image processing, since different techniques used in equalization can be extended to image restoration. One of the new possibilities is the color image restoration using the spatial diversity.

Nas últimas décadas, vários sistemas de comunicação baseados em sincronismo caótico têm sido propostos na literatura como alternativa a sistemas de espalhamento espectral que melhoram o nível de privacidade na transmissão da mensagem. No entanto, devido à falta de robustez do sincronismo caótico, um pequeno nível de ruído ou uma simples imperfeição no canal é suficiente para impedir a comunicação. Neste trabalho, equalizadores adaptativos são utilizados para permitir a comunicação em um sistema de comunicação baseado em caos quando a resposta em frequência do canal não é ideal. São propostos algoritmos de equalização baseados em versões modificadas do algoritmo normalized least-mean-squares para a versão de tempo discreto do sistema de comunicação baseado no modelo de sincronismo de Wu e Chua. Para esses algoritmos, é calculado o intervalo para a escolha do passo de adaptação para evitar a divergência. Como geradores de sinais caóticos (GSC), são utilizados os mapas de Hénon e de Ikeda e, para a codificação da mensagem, são consideradas duas funções, sendo uma baseada na multiplicação da mensagem por um dos estados do GSC e a outra baseada na soma da mensagem com um dos estados do GSC. Os resultados de simulação indicam que os algoritmos propostos são capazes de equalizar o canal de comunicação e permitir o sincronismo caótico em diferente cenários. / In the last decades, many communication systems applying synchronism of chaotic systems have been proposed as an alternative spread spectrum modulation that improves the level of privacy in data transmission. However, due to the lack of robustness of chaos synchronization, even a low level of noise or minor channel imperfections are enough to hinder communication. In this work, adaptive equalizers are used to enable chaotic synchronization when the communication channel is not ideal. Adaptive equalization algorithms are proposed based on a modified version of the normalized least-mean-squares algorithm, considering the discrete-time version of the communication system based on Wu and Chuas synchronization model. For these algorithms, the interval for the choice of the step-size is computed, in order to avoid divergence. The Hénon and the Ikeda maps are used as chaotic signal generators (CSG) and two functions are considered to encode the message, one based on the multiplication of the message by one of the states of the CSG and the other based on the addition of the message to one of the states of the CSG. Simulation results show that the proposed algorithms can successfully equalize the channel in different scenarios.