Restauración de imágenes con degradación por borrosidad empleando técnicas de procesamiento digital de imágenes

Abstract

En este trabajo de tesis se realizó un estudio sobre la restauración digital de imágenes con degradación por borrosidad, mediante la utilización de técnicas de procesamiento digital de imágenes, dentro de los algoritmos que aplican este tipo de técnicas se encuentran los siguientes: Filtro de Wiener, Filtro Inverso y el criterio de Minimización de rizado; para poder implementarlos se creó una aplicación con el uso de la herramienta Matlab. El objetivo fue disminuir o remover los efectos que degradan una determinada imagen y de esta forma obtener imágenes de mejor calidad. El proceso de restauración utilizado en este trabajo de tesis, requiere el conocimiento de los parámetros de ruido que causan la degradación (ángulo y distancia hacia donde se efectúa la borrosidad); aun, cuando los valores de estos parámetros son desconocidos, es posible obtener una aproximación de ellos. Se procesaron los resultados y con base en la evaluación que se hizo después de aplicar el filtro de mediana con los tres métodos de restauración, se concluyó que el filtro de Wiener es más eficiente, con un porcentaje de error de 6.47%, mientras que al aplicar el filtro inverso el porcentaje de error fue más alto, de 13.50%, y con el criterio de minimización de rizado se tuvo 8.28%. Los porcentajes de error se obtienen al aplicar la fórmula del cálculo del error relativo, tomando como denominador el punto medio del rango del nivel de intensidad que es 128. De acuerdo a estos resultados, se recomienda el uso del filtro de Wiener porque presenta un porcentaje de error menor, en el caso de usar los filtros restantes es recomendable aplicar el filtrado de mediana para reducir el ruido sal y pimienta que pueda contener la imagen y así lograr la disminución del porcentaje de error. En la mayoría de los casos de estudio evaluados, se encontró que el ruido sal y pimienta causa un aumento en el porcentaje de error en los filtros inverso y minimización de rizado, al aplicar el filtro de mediana se consiguió reducir este ruido, sin embargo no se logró que estas dos técnicas obtuvieran mejores resultados.