Aplicação de métricas de desempenho a filtros digitais bi-dimensionais.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2006 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
Texto Completo: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/17336 |
Resumo: | Este trabalho se propõe a conceituar o Filtro de Wiener e a sua versão para filtragem de imagens. Aplicar métricas de desempenho a imagens filtradas através do Filtro de Wiener, associando a uma avaliação subjetiva sobre a qualidade das imagens. Descreve matematicamente o Filtro de Wiener e sua versão para remoção de ruído adaptativa bi-dimensional; aplicar Métricas de Desempenho (erro médio quadrático (MSE), relação sinal ruído (SNR), e a relação sinal ruído de pico, (PSNR) a imagens filtradas através do Filtro de Wiener; e realizar uma Avaliação Subjetiva, com a finalidade de obter a opinião de diferentes pessoas sobre a qualidade obtida, já que cada indivíduo percebe a qualidade diferentemente. As implementações serão realizadas em ambiente MatLab utilizando aritmética de ponto flutuante. |
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Aplicação de métricas de desempenho a filtros digitais bi-dimensionais.Application of performance metrics to two-dimensional digital filters.Filtros digitais bi-dimensionaisMétricas desempenho - filtros digitaisImagens digitais - princípiosConvolução - filtros digitaisTransformada de FourierFiltro de WienerFiltro da médiaFiltro da medianaMétrica de qualidade de imagemErro médio quadráticoQualidade de imagem digitalMétricas de qualidade de imagemQualidade de imagem digital MatLabAritmética de ponto flutuanteTwo-dimensional digital filtersPerformance metrics - digital filtersDigital images - principlesConvolution - digital filtersFourier transformWiener filterAverage filterMedian filterImage quality metricMean square errorImage quality metricsFloating point arithmeticEngenharia Elétrica.Este trabalho se propõe a conceituar o Filtro de Wiener e a sua versão para filtragem de imagens. Aplicar métricas de desempenho a imagens filtradas através do Filtro de Wiener, associando a uma avaliação subjetiva sobre a qualidade das imagens. Descreve matematicamente o Filtro de Wiener e sua versão para remoção de ruído adaptativa bi-dimensional; aplicar Métricas de Desempenho (erro médio quadrático (MSE), relação sinal ruído (SNR), e a relação sinal ruído de pico, (PSNR) a imagens filtradas através do Filtro de Wiener; e realizar uma Avaliação Subjetiva, com a finalidade de obter a opinião de diferentes pessoas sobre a qualidade obtida, já que cada indivíduo percebe a qualidade diferentemente. As implementações serão realizadas em ambiente MatLab utilizando aritmética de ponto flutuante.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIUFCGPERKUSICH, Angelo.PERKUSICH, A.http://lattes.cnpq.br/9439858291700830LUIZ, Saulo Oliveira Dornellas.2006-022021-02-23T15:31:48Z2021-02-232021-02-23T15:31:48Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/17336LUIZ, Saulo Oliveira Dornellas. Aplicação de métricas de desempenho a filtros digitais bi-dimensionais. 2006. 46f. Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática , Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba Brasil, 2006. Disponível em:http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/17336porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2021-02-23T15:32:20Zoai:localhost:riufcg/17336Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512021-02-23T15:32:20Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
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Este trabalho se propõe a conceituar o Filtro de Wiener e a sua versão para filtragem de imagens. Aplicar métricas de desempenho a imagens filtradas através do Filtro de Wiener, associando a uma avaliação subjetiva sobre a qualidade das imagens. Descreve matematicamente o Filtro de Wiener e sua versão para remoção de ruído adaptativa bi-dimensional; aplicar Métricas de Desempenho (erro médio quadrático (MSE), relação sinal ruído (SNR), e a relação sinal ruído de pico, (PSNR) a imagens filtradas através do Filtro de Wiener; e realizar uma Avaliação Subjetiva, com a finalidade de obter a opinião de diferentes pessoas sobre a qualidade obtida, já que cada indivíduo percebe a qualidade diferentemente. As implementações serão realizadas em ambiente MatLab utilizando aritmética de ponto flutuante. |
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