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Title: Eliminación de ruido impulsivo en imágenes a color, utilizando interpolación con funciones de base radial
Impulsive noise elimination in color images using interpolation with radial-basis functions
Author: Echeverri Arias, Jaime Alberto
Rudas Castaño, Jorge Eliécer
Toscano Cuello, Ricardo
Ballesteros Padilla, Rubén
Keywords: Filtro no lineal de imágenes, funciones de base radial, interpolación, ruido impulsivo
Non-linear images filter, radial basis functions, interpolation, impulsive noise
Publisher: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Description: Este documento presenta un método para suprimir ruido impulsivo enimágenes a color, utilizando interpolación a través de funciones de baseradial. Este es un problema clásico en múltiples aplicaciones en diferentesáreas, su origen radica en mecanismos de captación de datosdefectuosos, que generan errores a intervalos variados de tiempo en lasseñales de entrada.Se comparan los resultados obtenidos con el método propuesto, frente alos algoritmos clásicos no lineales, como el filtrado por la mediana, la mediay el de outlier. En todos los escenarios probados, los resultados fueronmás eficaces con el método propuesto. El algoritmo demostró ser robustofrente a grandes volúmenes de ruido en el caso de prueba. Los resultadosfueron analizados a través del error cuadrado medio (ECM) y Peak Signalto Noise Ratio (PSNR) que son dos métricas de uso común para compararla calidad entre dos imágenes luego de un proceso de restauración. Sealcanzó un ECM de 14 y un PSNR de 35.8 db sobre la imagen de Lenna a512x512 pixeles con un porcentaje de pixeles ruido del 40%.
This paper presents a method for impulsive noise elimination in colored images by using interpolation through radial basis functions. This is a classic problem in many applications in different fields; its origin lies in defective-data capturing mechanisms that make errors at different time intervals over an input signal.We compare the results obtained using the proposed method to the resultes obtained using classical non-linear filtering algorithms, such as the median filtering, and the mean and outlier filtering. In all scenarios, the results were more effective when using the proposed method. The algorithm proved to be robust under hihg-noise conditions during the tests. The results were analyzed using Mean Square Error (MSE) and Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), which are two commonly used metrics to compare the quality between two images after performing a restoration process. MSE of 14 and PSNR of 35.8 db were reached on the 512x512-pixel Lenna image with a noise-pixel percentage of 40%.
URI: http://hdl.handle.net/11349/10051
Other Identifiers: http://revistas.udistrital.edu.co/ojs/index.php/reving/article/view/3690
10.14483/23448393.3690
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