Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:55Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-02-26Bitstream added on 2014-06-13T19:47:27Z : No. of bitstreams: 1 almeida_mp_me_sjrp.pdf: 4937582 bytes, checksum: 4d9c67bc8dda1a2e1a742ee59be238fa (MD5) / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Neste trabalho propõe-se um filtro mediano seletivo e um filtro híbrido para eliminação de ruído impulsivo em imagens digitais monocromáticas. O primeiro é baseado em uma modificação do filtro mediano por meio de um detector de ruído impulsivo. O segundo é obtido combinando-se o filtro mediano seletivo com um modelo de retoque digital. A remoção de ruído impulsivo em uma imagem colorida é realizada por meio da extensão dos filtros propostos para cada canal de cor da imagem. Os experimentos realizados indicam que os métodos propostos são eficazes na restauração de imagens com grandes densidades de ruído. / In this paper a selective median filter and a hybrid filter for removing impulsive noise in digital grayscale images are proposed. The first is a median filter modification based on impulsive noise detector. The second is obtained by combining the selective median filter with a digital inpainting model. The noise removal in color image is obtained by extending the proposed filters for each color channel of the image. The experiments indicated that the proposed methods are powerful in restoring images with high densities noise.

Técnicas baseadas na Equação de Fluxo Bem-Balanceada têm sido muitas vezes empregadas como eficientes ferramentas para eliminação de ruídos e preservação de arestas em imagens digitais. Embora efetivas, essas técnicas demandam alto custo computacional. Este trabalho objetiva propor uma técnica baseada na abordagem multigrid para acelerar a solução numérica da Equação de Fluxo Bem-Balanceada. A equação de difusão é resolvida em uma malha grossa e uma correção do erro na malha grossa para as mais finas é aplicada para gerar a solução desejada. A transferência entre malhas grossas e finas é feita pelo filtro de Mitchell, um esquema bem conhecido que é projetado para preservação de arestas. Além disso, a equação do transporte e a Equação do Fluxo de Curvatura são adaptadas à nossa técnica para retoque em imagens e eliminação de ruí?dos. Resultados numéricos são comparados quantitativamente e qualitativamente com outras abordagens, mostrando que o método aqui introduzido produz qualidade de imagens similares com muito menos tempo computacional. / Techniques based on the Well-Balanced Flow Equation have been employed as an efficient tool for edge preserving noise removal. Although effective, this technique demands high computational effort, rendering it not practical in several applications. This work aims at proposing a multigrid-like technique for speeding up the solution of the Well- Balanced Flow equation. In fact, the diffusion equation is solved in a coarse grid and a coarse-to-fine error correction is applied in order to generate the desired solution. The transfer between coarser and finer grids is made by the Mitchell-Filter, a well known interpolation scheme that is designed for preserving edges. Furthermore, the solution of the transport and the Mean Curvature Flow equations is adapted to the multigrid like technique for image inpainting and denoising. Numerical results are compared quantitative and qualitatively with other approaches, showing that our method produces similar image quality with much lower computational time.

Técnicas baseadas na Equação de Fluxo Bem-Balanceada têm sido muitas vezes empregadas como eficientes ferramentas para eliminação de ruídos e preservação de arestas em imagens digitais. Embora efetivas, essas técnicas demandam alto custo computacional. Este trabalho objetiva propor uma técnica baseada na abordagem multigrid para acelerar a solução numérica da Equação de Fluxo Bem-Balanceada. A equação de difusão é resolvida em uma malha grossa e uma correção do erro na malha grossa para as mais finas é aplicada para gerar a solução desejada. A transferência entre malhas grossas e finas é feita pelo filtro de Mitchell, um esquema bem conhecido que é projetado para preservação de arestas. Além disso, a equação do transporte e a Equação do Fluxo de Curvatura são adaptadas à nossa técnica para retoque em imagens e eliminação de ruí?dos. Resultados numéricos são comparados quantitativamente e qualitativamente com outras abordagens, mostrando que o método aqui introduzido produz qualidade de imagens similares com muito menos tempo computacional. / Techniques based on the Well-Balanced Flow Equation have been employed as an efficient tool for edge preserving noise removal. Although effective, this technique demands high computational effort, rendering it not practical in several applications. This work aims at proposing a multigrid-like technique for speeding up the solution of the Well- Balanced Flow equation. In fact, the diffusion equation is solved in a coarse grid and a coarse-to-fine error correction is applied in order to generate the desired solution. The transfer between coarser and finer grids is made by the Mitchell-Filter, a well known interpolation scheme that is designed for preserving edges. Furthermore, the solution of the transport and the Mean Curvature Flow equations is adapted to the multigrid like technique for image inpainting and denoising. Numerical results are compared quantitative and qualitatively with other approaches, showing that our method produces similar image quality with much lower computational time.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:56Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-02-25Bitstream added on 2014-06-13T19:06:36Z : No. of bitstreams: 1 casaca_wco_me_sjrp.pdf: 5215634 bytes, checksum: 291e2a21fdb4d46a11de22f18cc97f93 (MD5) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Neste trabalho propomos quatro novas abordagens para tratar o problema de restauração de imagens reais contendo texturas sob a perspectiva dos temas: reconstrução de regiões danificadas, remoção de objetos, e eliminação de ruídos. As duas primeiras abor dagens são designadas para recompor partes perdias ou remover objetos de uma imagem real a partir de formulações envolvendo decomposiçãode imagens e inpainting por exem- plar, enquanto que as duas últimas são empregadas para remover ruído, cujas formulações são baseadas em decomposição de três termos e equações diferenciais parciais não lineares. Resultados experimentais atestam a boa performace dos protótipos apresentados quando comparados à modelagens correlatas da literatura. / In this paper we propose four new approaches to address the problem of restoration of real images containing textures from the perspective of reconstruction of damaged areas, object removal, and denoising topics. The first two approaches are designed to reconstruct missing parts or to remove objects of a real image using formulations based on image de composition and exemplar based inpainting, while the last two other approaches are used to remove noise, whose formulations are based on decomposition of three terms and non- linear partial di®erential equations. Experimental results attest to the good performance of the presented prototypes when compared to modeling related in literature.