Aplicação de redes neurais convolucionais densamente conectadas no processamento digital de imagens para remoção de ruído gaussiano

• Autor(a) principal: Mazza, Leonardo Oliveira
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/17972
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS; Redes Neurais Artificiais; Redes Neurais Convolucionais Profunda; Processamento de Imagens

Este trabalho propõe uma aplicação de uma rede neural convolucional profunda em remoção de ruído gaussiano de imagens. Redes profundas têm obtido êxito em diversas tarefas de classificação e regressão. Em particular, a Rede Neural Convolucional Densamente Conectada tˆem apresentado resultados competitivos em bases de dados padrão usadas em medidas de desempenho. Por isso, essa rede foi escolhida como modelo de regressão com o objetivo de remoção de ruído gaussiano. A metodologia para treinamento da rede foi iniciada pela cria¸c˜ao de uma base de dados de imagens ruidosas. Essas imagens foram, então, colocadas na entrada da rede para filtragem e a saída foi comparada com a versão sem ruído a partir de uma função custo. Os parâmetros da rede foram, em seguida, alterados a partir de um método baseado em descida de gradiente a fim de minimizar o custo. Dessa forma, a rede treinada aprende a remover o ruído aplicado. O resultado final, comparado a outros métodos, possuiu melhores indicadores de desempenho em duas das três imagens de teste e obteve resultados próximos em uma terceira. Durante a filtragem com ruído de variância 400, as imagens Lena e Boats obtiveram SSIM de 0.84 e 0.83 respectivamente. Na imagem Lena, o resultado foi 0.05 superior ao método GSM e na imagem Boats 0.02 superior ao m´etodo SVR, ambos o segundo melhor método em cada imagem. Na imagem Barbara, o resultado foi o segundo melhor com SSIM 0.84, 0.02 inferior ao método GSM.