Método para estimativa do ganho quântico do ruído Poisson não-estacionário a partir da imagem digital degradada

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Brandão, Renann de Faria
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-02022022-121043/
Resumo: Esse trabalho apresenta um método para a estimativa do ganho quântico do ruído Poisson não-estacionário a partir da imagem digital degradada. Métodos de restauração são normalmente utilizados para a filtragem de imagens digitais visado melhorar sua qualidade. Porém, a restauração depende da estimativa de parâmetros intrínsecos ao equipamento de aquisição e o desempenho desses métodos está diretamente da acurácia dessa estimativa. No caso de imagens corrompidas por ruído misto Gaussiano/Poisson não-estacionário, é necessária a estimativa do ganho quântico em cada posição espacial. Como o ruído Poisson é dependente do sinal, a estimativa do ganho quântico em função da posição espacial é um desafio. Na prática, as estimativas são feitas por imagens de calibração, obtidas com a exposição de objetos uniformes, de forma a garantir a homogeneidade do sinal. Porém, imagens de calibração nem sempre estão disponíveis. Dessa forma, este trabalho propõem um método de estimativa do ganho quântico de uma maneira mais prática, a partir da própria imagem degradada. O método utiliza a transformada de estabilização de variância para remover a dependência do sinal, deixando apenas a variação espacial do ruído para ser analisada. Resultados obtidos com imagens de tomossíntese digital mamária mostraram que o erro relativo entre o ganho quântico estimado pelo método proposto e por imagens de calibração foi de menos que 6%. Além disso, imagens mamográficas degradas foram restauradas utilizando ambos métodos, não sendo observada nenhuma diferença significativa entre os resultados. Assim, o método proposto é uma alternativa viável para a estimativa de parâmetros de restauração.
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