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CUAD_5. Imagen inicial corrupta con ruido Gaussiano de sigma baja y con ruido
aleatorio en pocos pixeles
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ALGORITMOS UTILIZADOS
Se emplean los siguientes algoritmos de filtrado (para un repaso
detallado, consultar el Tutorial de Visión Artificial):
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Mediana del entorno de vecindad ("AlgoritmosBN/Ruido/Reduccion/Mediana")
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Mediana ponderada del entorno de vecindad ("AlgoritmosBN/Ruido/Reduccion/MedianaPonderada")
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Alfa Media Recortada (con número de extremos rechazados: 2) ("AlgoritmosBN/Ruido/Reduccion/AlfaMediaRec")
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Media Recortada Modificada (con umbral de 40) ("AlgoritmosBN/Ruido/Reduccion/MediaRecModif")
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Media Armónica ("AlgoritmosBN/Ruido/Reduccion/MedArmonica")
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Media Contra Armónica (con exponente 1) ("AlgoritmosBN/Ruido/Reduccion/MedContraArm")
Para evaluar la bondad del algoritmo de filtrado del ruido
se emplean los siguientes criterios
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Para ver la reducción del nivel de ruido de la imagen filtrada: Error
cuadrático de la imagen diferencia entre la filtrada y la
sintética, para los puntos que no son bordes en la imagen
("AlgoritmosBN/Caracteristicas/ErrorCuadratico").
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Para ver la conservación de los detalles de forma: Error
cuadrático de la imagen diferencia entre la filtrada y la
sintética, para los puntos del borde de la imagen
("AlgoritmosBN/Caracteristicas/ErrorCuadratico").
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Para ver la nitidez de la imagen: Cálculo de la nitidez de la imagen,
para los puntos del borde de la imagen ("AlgoritmosBN/Caracteristicas/Nitidez").
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:
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Para el entorno de los bordes de la imagen, se dilata la imagen de bordes
(BORDES), obteniendo IMAGEN_BORDES_DILATA.
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Para las zonas uniformes de la imagen, se invierte la anterior imagen, obteniendo IMAGEN_FONDO.
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:
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Para las imágenes RUIDO_x, que algoritmos presenta un mejor
comportamiento: ¿El algoritmo Alfa Media Recortada o el algoritmo Media
Recortada Modificada? ¿Qué ocurre además si se aumenta el número de extremos
del algoritmo Alfa Media Recortada?
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¿Cuándo se comporta mejor el algoritmo de Mediana Ponderada
frente al algoritmo de Mediana?
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¿Qué criterio es superior en el algoritmo de Mediana frente al
algoritmo de Mediana Ponderada?
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¿Qué algoritmo respeta mejor los detalles de forma?
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¿Qué dos algoritmos respetan peor los detalles de forma?
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¿Bajo que condiciones del ruido, la Media Armónica se comporta
mucho mejor que la Media Contra Armónica?
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¿Bajo que condiciones del ruido, la Media Contra Armónica se
comporta mucho mejor que la Media Armónica?
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¿Qué diferencias existen entre la Media Armónica y la Media
Contra Armónica con exponente -1?
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¿En general, qué algoritmo es superior para el filtrado de las imágenes RUIDO_x?
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¿En general qué algoritmo es superior para el filtrado de las imágenes CUAD_x?
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