Comparación objetiva de filtros de reducción de ruido en imágenes digitales

Abstract

[spa] En la sociedad de hoy en día, existe una producción masiva de imágenes digitales de características muy diversas que conlleva la necesidad de la existencia de técnicas y métodos que permitan procesarlas para obtener un resultado óptimo. El procesamiento de imágenes tiene un papel muy importante dentro de los campos de la medicina, imágenes espaciales o seguridad, entremuchos otros. Entre estos métodos de procesamiento destacan los métodos de eliminación o reducción de ruido. En este trabajo se muestran algunos de estos métodos, también conocidos como filtros, diseñados para la reducción de ruido en imágenes digitales. Al tomar, procesar o transmitir una imagen, ésta se ve afectada en mayor o menor medida por ruido. Existen muchos tipos de ruido. En particular, los filtros que presentamos en este trabajo se centran en un tipo de ruido llamado ruido impulsivo el cual cambia de forma aleatoria la intensidad de los píxeles de la imagen. En concreto, se implementan los filtros propuestos por S. Schulte et al., A. Fabijanska et al., H. Hosseini et al., Kenny Kal Vin Toh et al. y A. Jourabloo et al. recientemente en artículos de investigación. Se probará que no existe ningún filtro que sea óptimo en la eliminación de ruido para cualquier imagen, sinó que el rendimiento depende de las características de cada imagen y del tipo de ruido. Sin embargo, el objetivo de este trabajo es comparar la eficiencia de los filtros implementados al aplicarlos a una base de imágenes afectada por un tipo de ruido impulsivo llamado sal y pimienta. Para medir la eficiencia de estos filtros comparamos la imagen filtrada por cada filtro con la imagen original sin ruido. A simple vista se podría valorar si una imagen ha sido o no bien filtrada, pero comparar las imágenes de esta manera además de ser subjetivo también requiere una gran cantidad de tiempo. Debido a esto, se requiere demétodos automáticos y objetivos que permitan esa comparación. Se han propuesto muchos métodos de comparación objetiva debido a que ninguno de éstos métodos es óptimo. En este trabajo utilizaremos los índices MSE, PSNR, SSIM, PSNR-HVS y VIF. Una vez obtenidos los valores de los índices para cada imagen de la base de imágenes filtrada con cada algoritmo, utilizamos el test estadístico deWilcoxon para saber si la eficiencia del mejor algoritmo es significativamente mejor que la del resto de algoritmos. Se determina que el filtro propuesto por Schulte es, con diferencia, el algoritmo menos eficiente al filtrar ruido sal y pimienta. Por otro lado también se ha visto que los demás filtros funcionan de forma notable por debajo del 65% de ruido pero que en general destacan los algoritmos propuestos por Hosseini y una modificación del propuesto por Kenny Kal Vin Toh. La eficiencia del segundo es la menos sensible al porcentaje de ruido, obteniendo resultados excelentes en prácticamente cualquier nivel de ruido,mientras que la eficiencia del primero es superior a la del resto en niveles por encima del 90% de ruido.