PRÁCTICA  21

TÍTULO

Filtrado  no  lineal  del  ruido  presente  en  una  imagen

OBJETIVO

El objetivo de la práctica es realizar un estudio comparativo de diversos algoritmos de filtrado para la reducción del ruido presente en una imagen. Se trabajará con ruido Gaussiano, de distinta sigma, y con ruido aleatorio, aditivo y sustractivo, sobre distinto número de pixeles. El alumno deberá destacar la influencia que existe entre el algoritmo de filtrado y el tipo de ruido.

IMÁGENES  DE  PRUEBA

Las imágenes utilizadas son en blanco y negro de 256 filas por 256 columnas. Están disponibles en "Imagenes/Cargar Practicas/ImagenPractica1". Son las siguientes:

ALGORITMOS  UTILIZADOS

Se emplean los siguientes algoritmos de filtrado (para un repaso detallado, consultar el Tutorial de Visión Artificial): Para evaluar la bondad del algoritmo de filtrado del ruido se emplean los siguientes criterios Por comodidad en el desarrollo de la práctica, se recomienda también el uso de los siguientes algoritmos:

  • Selección entre varias imágenes de entrada ("Imágenes/Manipulación/Selección")
  • Guardar una imagen en un buffer de trabajo local ("Imágenes/GuardaEnBuff")
  • Leer una imagen de un buffer de trabajo local ("Imágenes/LeeDeBuff")
  • Diferencia entre dos imágenes ("AlgoritmosBN/DosImágenes/Diferencia")
    • .

    DESCRIPCIÓN  DE  LA  PRÁCTICA

    El alumno debe probar para cada imagen con ruido o conjunto de imágenes con ruido (IMAGEN_RUIDO= RUIDO_1, RUIDO_2, RUIDO_5, RUIDO_11, RUIDO_12, CUAD_5), los diversos algoritmos de filtrado descritos anteriormente, obteniendo en cada caso la IMAGEN_FILTRADA. A fin de poder contestar a las preguntas propuestas, el alumno debe compararla con la IMAGEN_SINTETICA inicial (que en éste caso se sumnistra), recomendándose seguir los siguientes pasos:

    1. Para obtener mayor información de los tratamientos realizados es necesario manejar imágenes de referencia, en concreto las siguientes:

    2. Obtener la nitidez de la IMAGEN_SINTETICA, con referencia IMAGEN_BORDES_DILATA, para poder analizar como el filtrado afecta a la nitidez.

    3. Obtener el error cuadrático entre la IMAGEN_RUIDO (sin filtrar) y la IMAGEN_SINTETICA, con referencia tanto en la IMAGEN_BORDES_DILATA, y en la IMAGEN_FONDO.

    4. Filtrar la IMAGEN_RUIDO con los distintos filtros propuestos (se obtiene IMAGEN_FILTRADA).

    5. Obtener la nitidez de la IMAGEN_FILTRADA, con referencia IMAGEN_BORDES_DILATA, para poder analizar como el filtrado afecta a la nitidez.

    6. Obtener el error cuadrático entre la IMAGEN_FILTRADA y la IMAGEN_SINTETICA, con referencia tanto en la IMAGEN_BORDES_DILATA (se analiza los detalles de forma), y en la IMAGEN_FONDO (se analiza la reducción del nivel de ruido).

    MÉTODO  DE  EVALUACIÓN

  • Los alumnos deberán entregar un documento resumen del trabajo desarrollado, justificando los pasos seguidos y las conclusiones obtenidas

    •  
  • En el documento el alumno debe de contestar de forma razonada a las siguientes preguntas, resultantes de aplicar los algoritmos de filtrado sobre las imágenes de prueba:
  • El documento debe contener igualmente un juicio comparativo de los algoritmos (justificándolos en la mayor medidad posible), destacando entre otros conceptos la relación entre el algoritmo y el tipo de ruido.

    •  
  • Los alumnos deberán de mandar al servidor de imágenes las áreas de trabajo generadas para la ejecución de la práctica (se recomienda trocearlas en varias áreas de trabajo). Por comodidad, si se emplea la versión local, se pueden traer en Diskette, o mandarlas por mail a jsebas@etsii.upm.es

    •  
    Menu principal
    Menu practicas
    Para cualquier consulta: jsebas@etsii.upm.es