Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6277.pdf: 15816665 bytes, checksum: 105661656ee67fe816f34a96605797f9 (MD5) Previous issue date: 2014-01-23 / The development of new methods and noisy images filtering techniques still attract researchers, which seek to reduce the noise with the minimal loss of details, edges, resolution and removal of fine structures of the image. Moreover, it is extremely important to expand the capacity of the filters for the different noise models present in the Image and Signal Processing literature, like the multiplicative noise speckle, present in the synthetic aperture radar (SAR) images. This Master s degree thesis aims to use a recent denoising algorithm: the nonlocal means (NLM), developed for the additive white gaussian noise (AWGN), and expand, analyze and compare its capacity for intensity SAR images denoising (despeckling), which are contaminated with the speckle. This expansion of the NLM filter is based with the use of the stochastic distances and the comparison of the estimated parameters with de G0 and the inverse Gamma distributions. Finally, this work compares the synthetic and real results of the proposed filter with some filters of the literature. / A elaboração de novos métodos e técnicas de filtragem de imagens ruidosas ainda atraem pesquisadores, que buscam a redução de ruído com a mínima perda dos detalhes, bordas, resolução e remoção de estruturas finas da imagem. Além disto, é de extrema importância ampliar a capacidade dos filtros para diversos modelos de ruído existentes na literatura de Processamento de Imagens e Sinais, como o ruído multiplicativo speckle , presente em imagens de radar de abertura sintética (SAR). Esta dissertação de Mestrado tem o objetivo de utilizar um algoritmo de filtragem recente: o nonlocal means (NLM), desenvolvido para o ruído branco aditivo gaussiano (AWGN), e ampliar, analisar e comparar a sua capacidade para a filtragem de imagens SAR de intensidade ( despeckling ), as quais são contaminadas com o speckle . Esta ampliação do filtro NLM é baseada no uso das distâncias estocásticas e na comparação dos parâmetros estimados através das distribuições G0 e da inversa da Gama. Por fim, este trabalho compara os resultados sintéticos e reais do filtro proposto com alguns filtros da literatura.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6285.pdf: 2877079 bytes, checksum: 80439eede94d8bbebc2443de9d032d34 (MD5) Previous issue date: 2014-05-23 / Universidade Federal de Sao Carlos / A common problem to applications such as positron emission tomography, low-exposure X-ray imaging, fluorescence microscopy, optical and infrared astronomy, and others, is the degradation of the original signal by Poisson Noise. This problem arises in applications in which the image acquisition process is based on counting photons reaching a detector surface during a given exposure time. Recently, a new algorithm for image denoising, called Nonlocal-Means (NLM), was proposed. The NLM algorithm consists of a nonlocal approach that explores the inherent image redundancy for denoising, that is, it explores the principle in which, in natural images, there are similar regions, yet locally disjoint. NLM was originally proposed for additive noise reduction. The goal of this work is to extend the NLM algorithm for Poisson noise filtering. To achieve this goal, symmetric divergences, also known as stochastic distances, have been applied as similarity metrics to the NLM algorithm. Stochastic distances assume a parametric model for the data distribution. Therefore they can accommodate different stochastic noise models. However, knowledge of the model parameters is necessary to calculate the stochastic distances. In this research, estimation and non-local filtering schemes were considered under Poisson noise hypothesis, leading to competitive results with the state of- the-art. / Um problema comum a aplicações como tomografia por emissão de pósitrons, imageamento por baixa exposição de raios-X, microscopia de fluorescência, astronomia ótica ou por infravermelho, dentre outras, é a degradação do sinal original por ruído Poisson. Esse problema surge em aplicações nas quais o processo de aquisição de imagem se baseia na contagem de fótons atingindo a superfície de um detector durante um dado tempo de exposição. Recentemente, um novo algoritmo para a redução de ruído em imagens, chamado Non Local-Means (NLM) foi proposto. O algoritmo NLM consiste em uma abordagem não-local que explora a redundância inerente da imagem para a filtragem de ruído, isto é, explora o principio em que, em imagens naturais existem muitas regiões similares, porém, localmente disjuntas. Essa abordagem foi originalmente proposta para a redução de ruído aditivo. O objetivo deste trabalho foi estender o algoritmo NLM para a filtragem de ruído Poisson, que é dependente de sinal. Para alcançar esse propósito, divergências simétricas, também conhecidas como distâncias estocásticas, foram utilizadas como métricas de similaridade para o algoritmo NLM. Distâncias estocásticas assumem um modelo paramétrico sobre a distribuição dos dados, portanto podem acomodar diferentes modelos estocásticos de ruído. No entanto, conhecimento dos parâmetros de modelo é necessário para o cálculo das distâncias estocásticas. Neste trabalho de pesquisa, esquemas de estimativa e filtragem não-local foram considerados sobre hipótese de ruído Poisson, levando a resultados competitivos com o estado-da-arte.