Return to search

Redução de ruído em vídeos em tempo real baseado na fusão do filtro de Kalman e filtro bilateral

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2016. / Made available in DSpace on 2017-04-04T04:13:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1
344613.pdf: 6588279 bytes, checksum: 79ccc6f1f7f11b3a1a4afaaee59cd39a (MD5)
Previous issue date: 2016 / Neste trabalho é proposto um filtro para atenuação de ruído em vídeos, em tempo real, baseado na fusão de uma modificação do filtro de Kalman e do filtro bilateral, de forma a aproveitar características espaciais e temporais das imagens, preservando contornos e características essenciais à visão humana e computacional. O algoritmo proposto, chamado STMKF, mantém as características do filtro de Kalman original para regiões onde não há movimento e aplica o filtro bilateral nas regiões onde ocorre movimento, fazendo o filtro de Kalman convergir mais rápido para os novos valores adquiridos. Os resultados experimentais mostraram que o filtro é competitivo em relação aos demais, principalmente onde o fundo da imagem é estacionário. A avaliação de desempenho em CPUs e GPUs mostrou sua viabilidade em tempo real, com a filtragem de aproximadamente 30 frames FullHD por segundo em um Intel i7 e mais de 1000 FPS para um video 480p em GPU.<br> / Abstract : In this work is proposed a filter to minimize noise in videos, in real time, based on the fusion of a modified Kalman Filter and a bilateral filter, taking advantage of statial and temporal characteristics of the images, preserving contours and essential features for human and computer vision. The proposed algorithm, called STMKF, maintains the original Kalman filter characteristics in motionless regions and it applies the bilateral filter in regions with motion, which make the Kalman filter converge faster for the new acquired values. The experimental results show that the proposed filter is competitive in relation to others, mainly in videos with more static backgrounds. The performance evaluation in CPUs and GPUs shows that STMKF is viable in real time, filtering approximately 30 FullHD frames per second in a Intel i7 and over 1000 FPS of a 480p video on a GPU.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/174438
Date January 2016
CreatorsPfleger, Sergio Genilson
ContributorsUniversidade Federal de Santa Catarina, Plentz, Patrícia Della Méa
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format90 p.| il., grafs., tabs.
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.002 seconds