Suavização de Imagem e Eliminação de Ruídos Utilizando o Filtro Mediano

Suavização de Imagem e Eliminação de Ruídos Utilizando o Filtro Mediano

Lúcio Marcos Dantas
Maria Eduarda Camargo
Nicolas Gobbo
Rafael Rodrigues Cordeiro

Resumo

      Neste trabalho apresenta-se um algoritmo de filtro mediano padrão, com a finalidade de remover os ruídos de uma imagem captada através de um software de reconhecimento. Após a aplicação a imagem retornará ao seu estado sem ruídos e com mudanças imperceptíveis ou próxima a isso de uma perda de qualidade.

Abstract

In this paper we present a standard median filter algorithm, with the purpose of removing the noise of an image captured through recognition software. After the application the image will return to its state without noises and with imperceptible changes or near to a loss of quality.

1. Introdução

Métodos para eliminação de ruído normalmente utilizam pixels adulterados no processo de recuperação. Na busca de melhores resultados para imagens com ruídos, uma detecção prévia dos pixels afetados tem sido relacionada ao processo de remoção, onde permite o uso de informações provenientes, principalmente, da imagem de origem. A principal desvantagem do filtro de mediana em uma vizinhança é o dano causado nas linhas finas e curvas agudas. O pixel é substituído pelo valor médio de seus vizinhos, caso o tamanho da sua janela seja par, então o valor da mediana será a media dos dois valores centrais. Esse filtro é um dos melhores filtros de suavização que preserva o contorno. Nós pegamos a mediana ordenando em ordem crescente ou descrescente, os valor dos pixels e pegamos o valor médio.

2. Metodologia

Filtro de Mediana: é o mais eficiente para eliminar ruídos, retendo os detalhes da imagem porque eles não dependem dos valores que são significativamente diferentes dos valores típicos em uma vizinhança. O cálculo do filtro de Mediana é feito selecionando um determinado pixel, que será o pixel do cálculo no momento. Lembrando que a Mediana é o valor do pixel selecionado de um conjunto qualquer, que é composto por ele e seus vizinhos, organizados em ordem de grandeza quando a cardinalidade é ímpar. No caso da cardinalidade ser par, a Mediana é o valor da média dos dois valores centrais. Na figura 1 é apresentado um exemplo com um conjunto de pixel de cardinalidade ímpar.

        [pic 1]
        Figura 1

Após o valor mediano ser encontrado, o mesmo é atribuído ao equivalente pixel escolhido na imagem, resultando na suavização. Por exemplo, em uma vizinhança de matriz 3x3, o quinto maior valor será considerado a mediana e assim por diante, de acordo com o tamanho da vizinhança desejada.

3. Resultados

A proposta do trabalho está centrada em analisar a técnica que implementa filtros de suavização e utiliza-la. Desse modo, analisa-se o uso de Mediana, tratando assim a imagem colorida, que fora anteriormente distorcida e ou adulterada. Será realizada uma comparação entre os resultados obtidos, de modo que se compreenda sobre suavização e a forma como o filtro funciona, tendo em vista que o trabalho mostra técnica de suavização diferente, mas com o mesmo objetivo. Os resultados obtidos com a suavização são apresentados, como forma de demonstrar o efeito de tratamento de pixels negros e traços na qual a imagem original sofreu alterações. Tais resultados serão apresentados em forma de imagens que passaram pelo processo do algoritmo do filtro apresentado neste trabalho. Na figura 2a é mostrada uma imagem com ruído. A figura 2b traz o resultado da aplicação do filtro de Mediana, em que a imagem parece quase à mesma, respeitando-se os traços da imagem original sem os ruídos.