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Recursive Non-Local Means Filter for Video DenoisingAlmahdi, Redha A. January 2016 (has links)
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Acceleration of Non-Linear Image Filters, and Multi-Frame Image DenoisingKaram, Christina Maria January 2019 (has links)
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Stochastic Bilateral Filter and Stochastic Non-local Means for High-dimensional ImagesKaram, Christina Maria 03 June 2015 (has links)
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Sistema misto reconfigurável aplicado à Interface PCI para Otimização do Algoritmo Non-local MeansMarques, Daniel Soares e 31 August 2012 (has links)
Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2012-08-31 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The digital image processing field is continually evolving and, although the
diverse application areas, the commonly problems found converge to methods capable
to improve visual information for analysis and interpretation. A major limitation issue
on image precision is noise, which is defined as a perturbation in the image.
The Non-Local Means (NLM) method stands out as the state-of-the-art of digital
image denoising filtering. However, its computational complexity is an obstacle to
make it practical on general purpose computing applications.
This work presents a computer system implementation, developed with parts
implemented in software and hardware applied to PCI, to optimize the NLM algorithm
using hardware acceleration techniques, allowing a greater efficiency than is normally
provided by general use processors.
The use of reconfigurable computing helped in developing the hardware system,
providing the modification of the described circuit in its use environment, accelerating
the project implementation. Using an FPGA prototyping kit for PCI, dedicated to
perform the dedicated calculation of the Squared Weighted Euclidean Distance, the
results obtained show a gain of up to 3.5 times greater than the compared optimization
approaches, also maintaining the visual quality of the denoising filtering. / A área de processamento de imagens digitais está evoluindo continuamente e,
embora as áreas de aplicações sejam diversas, os problemas encontrados comumente
convergem para os métodos capazes de melhorar a informação visual para a análise e
interpretação. Uma das principais limitações em questão de precisão de imagens é o
ruído, que é definido como uma perturbação na imagem.
O método Non-Local Means (NLM) destaca-se como o estado da arte de
filtragem de ruído. Contudo, sua complexidade computacional é um empecilho para
torná-lo prático em aplicações computacionais de uso geral.
O presente trabalho apresenta a implementação de um sistema computacional,
desenvolvido com partes executadas em software e em hardware aplicado à PCI,
visando a otimização do algoritmo NLM através de técnicas de aceleração em hardware,
permitindo uma eficiência maior do que normalmente é fornecida por processadores de
uso geral.
O uso da computação reconfigurável auxiliou no desenvolvimento do sistema
em hardware, proporcionando a modificação do circuito descrito no ambiente de sua
utilização, acelerando a implementação do projeto. Utilizando um kit PCI de
prototipação FPGA, para efetuar o cálculo dedicado da Distância Euclidiana
Quadrática Ponderada, os resultados obtidos nos testes exibem um ganho de tempo até
3.5 vezes maior que as abordagens de otimização comparadas, mantendo também a
qualidade visual da filtragem estabilizada.
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Proposta de implementação em hardware para o algoritmo non-local means.Gambarra, Lucas Lucena 13 August 2012 (has links)
Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Arquivototal.pdf: 8166722 bytes, checksum: dce897544fda4a4b57abafaa66d843be (MD5)
Previous issue date: 2012-08-13 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A digital image is a representation of a two-dimensional image using binary numbers coded to allow its storage, transfer, printing, reproduction and its processingby electronic means. It is formed by a set of points defined by numerical values(grayscale), in which each point represents a pixel. In any grayscale digital image, the measurement of the gray level observed in each pixel is subject to alterations. These alterations, called noise, are due to the random nature of the photons counting process by sensors used for image capture. The noise may be amplified by virtue of some digital corrections, or by image processing software such as tools to increase contrast. Image denoising with the goal to recover or estimate the original image is still one of the most fundamental and widely studied problems related to image processing. In many areas, such as aerospace and medical image analysis, noise removal is a key step to improve the quality of results. Among the alternatives for this purpose, the method proposed by Buades (2005), known as Non-Local Means (NLM), represents the state of the art. Although quite effective for removing noise, the NLM is too slow to be performed in a practical manner. Its high computational complexity is caused by the need of weights calculated for all the image pixels during the filtering of each pixel, resulting in quadratic complexity relative to the number of the image pixels. The weights are obtained by calculating the difference between the neighborhoods corresponding to each pixel. Many applications have timing requirements so that their results are useful. This work proposes a hardware implementation for the Non-Local Means algorithm for
image denoising with a lower computation time using pipelines, hardware parallelism and piecewise linear approximation. It is about 290 times faster than the original nonlocal means algorithm, yet produces comparable results in terms of mean-squared error (MSE) and perceptual image quality. / Imagem digital é a representação de uma imagem bidimensional usando números binários codificados de modo a permitir seu armazenamento, transferência, impressão ou reprodução, e seu processamento por meios eletrônicos. É formada por um conjunto de pontos definidos por valores numéricos, escala de cinza, no qual cada ponto representa um pixel. Em qualquer imagem digital em nível de cinza, a medição do valor em cada pixel é sujeita a algumas perturbações. Essas perturbações são devidas à natureza aleatória do processo de contagem de fótons nos sensores usados para captura da imagem. O ruído pode ser amplificado por correções digitais ou por qualquer software de processamento de imagem como, por exemplo, as ferramentas que aumentam o contraste. A remoção de ruídos cujo objetivo é recuperar, ou estimar a imagem original, é ainda um dos mais fundamentais e amplamente estudados problemas do processamento de imagem. Em diversas áreas, a remoção de ruídos é uma etapa fundamental para melhorar a qualidade dos resultados. Entre as alternativas com essa finalidade, o método proposto por Buades (2005), conhecido como Non-Local Means (NLM), representa o estado da arte. Embora bastante eficaz quanto à remoção de ruídos, o NLM é muito lento para ser realizado de modo prático. Sua complexidade computacional é alta devido à necessidade de cálculo de pesos para todos os pixels da imagem durante o processo de filtragem de cada pixel, resultando numa complexidade quadrática no número de pixels da imagem. Os pesos são obtidos por meio do cálculo da diferença entre as vizinhanças de pixels correspondentes. Muitas aplicações possuem requisitos de tempo para que seus resultados sejam úteis, e nesse contexto, este trabalho propõe uma implementação em FPGA para o algoritmo Non-local means com o objetivo de obter um baixo tempo de execução usando, para isto: pipelines, paralelismo em hardware e aproximação linear por partes. A implementação proposta é aproximadamente 290 vezes mais rápida que o algoritmo Non-local means em software e apresenta, além disso, resultados semelhantes ao algoritmo original quanto ao erro médio quadrático (MSE) e a qualidade perceptiva de imagem.
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[en] METHODS FOR THE ACCELERATION OF NON-LOCAL MEANS NOISE REDUCTION ALGORITHM / [pt] MÉTODOS PARA ACELERAÇÃO DO NON-LOCAL MEANS ALGORITMO DE REDUÇÃO DE RUÍDONOAM SHAHAM 15 February 2008 (has links)
[pt] Non-local means é um novo algoritmo de redução de ruídos
para imagens
apresentado por Buades e Morel em 2004. Este algoritmo
funciona
consideravelmente melhor do que os algoritmos anteriores,
mas sua lenta
execução causada pela alta complexidade o impede de ser
usado em aplicações
comuns. O objetivo deste trabalho é investigar maneiras de
reduzir o tempo de
execução do algoritmo, possibilitando seu uso em
aplicações comuns de
processamento de imagem, tal como fotografia e centros de
impressão. / [en] Non Local Means is an innovative noise reduction algorithm
for images
presented by Buades and Morel in 2004. It performs
remarkably better than older
generation algorithms but has a performance penalty that
prevents it from being
used in mainstream consumer application. The objective of
this work is to find
ways of reducing the time-complexity of the algorithm and
enabling its use in
main stream image processing applications such as home
photography or photo
printing centers.
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Self-Similarity of Images and Non-local Image ProcessingGlew, Devin January 2011 (has links)
This thesis has two related goals: the first involves the concept of self-similarity
of images. Image self-similarity is important because it forms the basis for many
imaging techniques such as non-local means denoising and fractal image coding.
Research so far has been focused largely on self-similarity in the pixel domain.
That is, examining how well different regions in an image mimic each other. Also,
most works so far concerning self-similarity have utilized only the mean squared
error (MSE).
In this thesis, self-similarity is examined in terms of the pixel and wavelet representations
of images. In each of these domains, two ways of measuring similarity
are considered: the MSE and a relatively new measurement of image fidelity called
the Structural Similarity (SSIM) Index. We show that the MSE and SSIM Index
give very different answers to the question of how self-similar images really are.
The second goal of this thesis involves non-local image processing. First, a
generalization of the well known non-local means denoising algorithm is proposed
and examined. The groundwork for this generalization is set by the aforementioned
results on image self-similarity with respect to the MSE. This new method is then
extended to the wavelet representation of images. Experimental results are given
to illustrate the applications of these new ideas.
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Self-Similarity of Images and Non-local Image ProcessingGlew, Devin January 2011 (has links)
This thesis has two related goals: the first involves the concept of self-similarity
of images. Image self-similarity is important because it forms the basis for many
imaging techniques such as non-local means denoising and fractal image coding.
Research so far has been focused largely on self-similarity in the pixel domain.
That is, examining how well different regions in an image mimic each other. Also,
most works so far concerning self-similarity have utilized only the mean squared
error (MSE).
In this thesis, self-similarity is examined in terms of the pixel and wavelet representations
of images. In each of these domains, two ways of measuring similarity
are considered: the MSE and a relatively new measurement of image fidelity called
the Structural Similarity (SSIM) Index. We show that the MSE and SSIM Index
give very different answers to the question of how self-similar images really are.
The second goal of this thesis involves non-local image processing. First, a
generalization of the well known non-local means denoising algorithm is proposed
and examined. The groundwork for this generalization is set by the aforementioned
results on image self-similarity with respect to the MSE. This new method is then
extended to the wavelet representation of images. Experimental results are given
to illustrate the applications of these new ideas.
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Análise e restauração de vídeos de Microscopia Eletrônica de Baixa Energia / Analysis and video restoration of Low Energy Electron MicroscopyContato, Welinton Andrey 11 October 2016 (has links)
A Microscopia Eletrônica de Baixa Energia (LEEM) é uma recente e poderosa modalidade para o estudo de superfície passível de uma grande quantidade de degradações, como ruídos e borramento. Ainda incipiente na literatura, este trabalho visou a análise e identificação das fontes de degradações presentes em vídeos, além da utilização de um conjunto de técnicas de remoção de ruído e borramento para a restauração de dados LEEM. Além disso, foram desenvolvidas duas novas técnicas de filtragem de vídeo como intuito de preservar detalhes pequenos e texturas presentes. Na etapa de análise foi constatado que as imagens LEEM possuem uma grande quantidade e variedade de ruídos, sendo o Gaussiano o mais preponderante. Foi também estimada a Função de Espalhamento de Ponto (PSF) do microscópio utilizado, visando o emprego de técnicas de redução de borramento. Este trabalho também analisou a combinação de técnicas de redução de borramento com as técnicas de filtragem do ruído Gaussiano existente. Foi constatado que as técnicas não locais, como Non-Local Means (NLM) eBlock-Matching 3-D (BM3D), proveem uma maior capacidade de filtragem das imagens LEEM, preservando descontinuidades. Ainda nesta análise, identificou-se que algumas técnicas de redução de borramento não são efetivas em imagens LEEM, exceto a técnica Richardson-Lucy (RL) que suprimiu grande parte do borramento sem adicionar mais degradação. A indesejável remoção de pequenas estruturas e texturas pelas técnicas de filtragem existentes motivou o desenvolvimento de duas novas técnicas de filtragem de ruído Gaussiano (NLM3D-LBP-MSB eNLM3D-LBP-Adaptive) que mostraram resultados superiores para filtragem de imagens com grande quantidade de textura. Porém, em imagens com muitas regiões homogêneas o BM3D foi superior. Avaliações quantitativas foram realizadas sobre imagens artificiais. Em imagens LEEM reais, realizou-se um experimento qualitativo em que observadores avaliaram visualmente o resultado de restaurações por diversas técnicas existentes e as propostas neste trabalho. O experimento comprovou que os métodos de filtragem não locais foram superiores, principalmente quando combinados com o método RL. Os métodos propostos produziram bons resultados, entretanto, inferiores aos exibidos pelas técnicas NLM eBM3D. Este trabalho demonstrou que as técnicas de filtragem não locais são as mais adequadas para dados LEEM. Além disso, a técnica RL mostrou-se eficaz na redução de borramento. / Low Energy Electronic Microscopy (LEEM) is a recent and powerful surface science image modality prone to considerable amounts of degradations, such as noise and blurring. Still not fully addressed in the literature, this worked aimed at analysing and identifying the sources of degradation in LEEM videos, as well as the adequacy of existing noise reduction and deblurring techniques for LEEM data. This work also presented two new noise reduction techniques aimed at preserving texture and small details. Our analysis has revealed that LEEM images exhibit a large amount and variety of noises, with Gaussian noise being the most frequent. To handle the deblurring issue, the Point Spread Function (PSF) for the microscopeused in the experiments has also been estimated. This work has also studied the combination of deblurring and denoising techniques for Gaussian noise. Results have shown that non-local techniques such as Non-Local Means (NLM) and Block-Matching 3-D (BM3D) are more adequate for filtering LEEM images, while preserving discontinuities. We have also shown that some deblurring techniques are not suitable for LEEM images, except the RichardsonLucy (RL) approach which coped with most of the blur without the addition of extra degradation. The undesirable removal of small structures and texture by the existing denoising techniques encouraged the development of two novel Gaussian denoising techniques (NLM3D-LBP-MSB and NLM3D-LBP-Adaptive) which exhibited good results for images with a large amount of texture. However, BM3D was superior for images with large homogeneous regions. Quantitative experiments have been carried out for synthetic images. For real LEEM images, a qualitative analysis has been conducted in which observers visually assessed restoration results for existing techniques and also the two proposed ones. This experiment has shown that non-local denoising methodswere superior, especially when combined with theRL method. The proposed methods produced good results, but were out performed by NLM and BM3D. This work has shown that non-local denoising techniques are more adequate for LEEM data. Also, theRL technique is very efficient for deblurring purposes.
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Análise e restauração de vídeos de Microscopia Eletrônica de Baixa Energia / Analysis and video restoration of Low Energy Electron MicroscopyWelinton Andrey Contato 11 October 2016 (has links)
A Microscopia Eletrônica de Baixa Energia (LEEM) é uma recente e poderosa modalidade para o estudo de superfície passível de uma grande quantidade de degradações, como ruídos e borramento. Ainda incipiente na literatura, este trabalho visou a análise e identificação das fontes de degradações presentes em vídeos, além da utilização de um conjunto de técnicas de remoção de ruído e borramento para a restauração de dados LEEM. Além disso, foram desenvolvidas duas novas técnicas de filtragem de vídeo como intuito de preservar detalhes pequenos e texturas presentes. Na etapa de análise foi constatado que as imagens LEEM possuem uma grande quantidade e variedade de ruídos, sendo o Gaussiano o mais preponderante. Foi também estimada a Função de Espalhamento de Ponto (PSF) do microscópio utilizado, visando o emprego de técnicas de redução de borramento. Este trabalho também analisou a combinação de técnicas de redução de borramento com as técnicas de filtragem do ruído Gaussiano existente. Foi constatado que as técnicas não locais, como Non-Local Means (NLM) eBlock-Matching 3-D (BM3D), proveem uma maior capacidade de filtragem das imagens LEEM, preservando descontinuidades. Ainda nesta análise, identificou-se que algumas técnicas de redução de borramento não são efetivas em imagens LEEM, exceto a técnica Richardson-Lucy (RL) que suprimiu grande parte do borramento sem adicionar mais degradação. A indesejável remoção de pequenas estruturas e texturas pelas técnicas de filtragem existentes motivou o desenvolvimento de duas novas técnicas de filtragem de ruído Gaussiano (NLM3D-LBP-MSB eNLM3D-LBP-Adaptive) que mostraram resultados superiores para filtragem de imagens com grande quantidade de textura. Porém, em imagens com muitas regiões homogêneas o BM3D foi superior. Avaliações quantitativas foram realizadas sobre imagens artificiais. Em imagens LEEM reais, realizou-se um experimento qualitativo em que observadores avaliaram visualmente o resultado de restaurações por diversas técnicas existentes e as propostas neste trabalho. O experimento comprovou que os métodos de filtragem não locais foram superiores, principalmente quando combinados com o método RL. Os métodos propostos produziram bons resultados, entretanto, inferiores aos exibidos pelas técnicas NLM eBM3D. Este trabalho demonstrou que as técnicas de filtragem não locais são as mais adequadas para dados LEEM. Além disso, a técnica RL mostrou-se eficaz na redução de borramento. / Low Energy Electronic Microscopy (LEEM) is a recent and powerful surface science image modality prone to considerable amounts of degradations, such as noise and blurring. Still not fully addressed in the literature, this worked aimed at analysing and identifying the sources of degradation in LEEM videos, as well as the adequacy of existing noise reduction and deblurring techniques for LEEM data. This work also presented two new noise reduction techniques aimed at preserving texture and small details. Our analysis has revealed that LEEM images exhibit a large amount and variety of noises, with Gaussian noise being the most frequent. To handle the deblurring issue, the Point Spread Function (PSF) for the microscopeused in the experiments has also been estimated. This work has also studied the combination of deblurring and denoising techniques for Gaussian noise. Results have shown that non-local techniques such as Non-Local Means (NLM) and Block-Matching 3-D (BM3D) are more adequate for filtering LEEM images, while preserving discontinuities. We have also shown that some deblurring techniques are not suitable for LEEM images, except the RichardsonLucy (RL) approach which coped with most of the blur without the addition of extra degradation. The undesirable removal of small structures and texture by the existing denoising techniques encouraged the development of two novel Gaussian denoising techniques (NLM3D-LBP-MSB and NLM3D-LBP-Adaptive) which exhibited good results for images with a large amount of texture. However, BM3D was superior for images with large homogeneous regions. Quantitative experiments have been carried out for synthetic images. For real LEEM images, a qualitative analysis has been conducted in which observers visually assessed restoration results for existing techniques and also the two proposed ones. This experiment has shown that non-local denoising methodswere superior, especially when combined with theRL method. The proposed methods produced good results, but were out performed by NLM and BM3D. This work has shown that non-local denoising techniques are more adequate for LEEM data. Also, theRL technique is very efficient for deblurring purposes.
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