El filtrado de imágenes es una tarea fundamental para la mayoría de los sistemas de visión por computador cuando las imágenes se usan para análisis automático o, incluso, para inspección humana. De hecho, la presencia de ruido en una imagen puede ser un grave impedimento para las sucesivas tareas de procesamiento de imágenes como, por ejemplo, la detección de bordes o el reconocimiento de patrones u objetos y, por lo tanto, el ruido debe ser reducido. Del mismo modo, el aumento de la resolución y el tamaño de las imágenes nos conduce a requerimientos computacionales más altos, los cuales hemos de intentar rebajar sobre todo para aplicaciones en tiempo real o similares. En los últimos años el interés por utilizar imágenes en color se ha visto incrementado de forma significativa en una gran variedad de aplicaciones. Es por esto que el filtrado de imágenes en color se ha convertido en un área de investigación interesante. Se ha observado ampliamente que las imágenes en color deben ser procesadas teniendo en cuenta la correlación existente entre los distintos canales de color de la imagen. En este sentido, la solución probablemente más conocida y estudiada es el enfoque vectorial. Las primeras soluciones que proponen técnicas de filtrado vectorial, son las conocidas técnicas del filtro de mediana vectorial (VMF) o el filtro direccional vectorial (VDF). Desafortunadamente, estas técnicas no se adaptan a las características locales de la imagen, lo que implica que habitualmente los bordes y detalles de las imágenes se emborronan y pierden calidad. A fin de solventar este problema, se han propuesto recientemente varios filtros vectoriales adaptativos, entre los que destacan las técnicas de peer group. En los últimos años ha aparecido la teoría de los denominados conjuntos fuzzy, borrosos o difusos (lógica, métricas y topologías), que se ha demostrado es una herramienta adecuada para el filtrado de imágenes. En la presente Tesis Doctoral las metas principales son: (i) el es / Camarena Estruch, JG. (2009). Aplicació de mètriques fuzzy en la millora computacional d'algorismes de filtratge d'imatges en color [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/4339

En esta tesis se aborda la eliminaci'on de ruido impulsivo, gaussiano y speckle en im'agenes a color y en escala de gises. Como caso particular se puede mencionar la eliminaci'on de ruido en im'agenes m'edicas. Algunos m'etodos de filtrado son costosos computacionalmente y m'as a'un, si las im'agenes son de gran tama¿no. Con el fin de reducir el coste computacional de dichos m'etodos, en esta tesis se utiliza hardware que soporta procesamiento paralelo, como lo son los cores CPU con procesadores multicore y GPUs con procesadores manycore.En las implementaciones paralelas en CUDA, se configuran algunas caracter'¿sticas con la finalidad de optimizar el procesamiento de la aplicaci'on en las GPUs. Esta tesis estudia por un lado, el rendimiento computacional obtenido en el proceso de eliminaci'on de ruido impulsivo y uniforme. Por otro lado, se eval'ua la calidad despu'es de realizar el proceso de filtrado. El rendimiento computacional se ha obtenido con la paralelizaci'on de los algoritmos en CPU y/o GPU. Para obtener buena calidad en la imagen filtrada, primero se detectan los p'¿xeles corruptos y luego son filtrados solo los p'¿xeles que se han detectado como corruptos. Por lo que respecta a la eliminaci'on de ruido gaussiano y speckle, el an'alisis del filtro difusivo no lineal ha demostrado ser eficaz para este caso. Los algoritmos que se utilizan para eliminar el ruido impulsivo y uniforme en las im'agenes, y sus implementaciones secuenciales y paralelas se han evaluado experimentalmente en tiempo de ejecuci'on (speedup) y eficiencia en tres equipos de c'omputo de altas prestaciones. Los resultados han mostrado que las implementaciones paralelas disminuyen considerablemente los tiempos de ejecuci'on secuenciales. Finalmente, en esta tesis se propone un m'etodo para reducir eficientemente el ruido en las im'agenes sin tener informaci'on inicial del tipo de ruido contenido en ellas. I / Sánchez Cervantes, MG. (2013). Algoritmos de detección y filtrado de imágenes para arquitecturas multicore y manycore [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/28854