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Filtragem Adaptativa de Ruído Gaussiano em Imagens através da Minimização da Informação de Fisher Observada

Alexandre L. M. LevadaNelson D. A. Mascarenhas

Esse trabalho apresenta uma nova abordagem para filtragem de ruído gaussiano em imagens através de uma generalização contextual do filtro de Wiener adaptativo pontual. O método proposto é baseado na minimização da Informação de Fisher observada em relação ao parâmetro do modelo Markoviano Gaussiano (GMRF). A solução obtida pelo filtro resultante é um compromisso entre a minimização do erro médio quadrático e a minimização da Informação de Fisher observada no modelo GMRF. Para análise quantitativa dos resultados, duas medidas s~ao empregadas: o PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) e o SSIM (Structural Similarity Index). Resultados experimentais obtidos com imagens em tons de cinza corrompidas por ruído gaussiano aditivo mostram que o método proposto supera o desempenho do filtro de Wiener adaptativo, demonstrando a eficácia do filtro generalizado.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/wvc/2010/002.pdf

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