Un Método Híbrido de Restauración de Imágenes Médicas con Ruido Gausiano e Impulsivo

Abstract

Las técnicas de eliminación de ruido para restaurar imágenes ruidosas es actualmente un tema importante, por ejemplo, las imagenes médicas obtenidas por rayos X de tomografía computarizada (TC) en condiciones de ruido debido al empleo de un pequeño número de proyecciones presentan ruido de diferentes tipos. Diferentes metodos han sido propuestos para la restauración de imágenes a partir de imágenes ruidosas, por ejemplo, los metodos basados en la solución de problemas de mínimos cuadrados regularizados y metodos basados en el uso de la ecuación de difusión no lineal. En este trabajo se analizarán y evaluarán dos técnicas que por separado cada una se comporta de forma eficiente para la eliminacion de ruido Gaussiano e Impulsivo respectivamente, y combinadas forman un método híbrido que obtiene muy buenas prestaciones con respecto a la calidad en la mayoría de los distintos tipos de ruido. La primera técnica se basa en el concepto de peer-group y en la utilización de una métrica Fuzzy, la segunda trata de una técnica de Difusión no lineal. Las imágenes con las que se han analizado los métodos propuestos han sido obtenidas de la base de datos de mini-MIAS y se han danado (modificado) con ruido Gaussiano y/o impulsivo de diferentes magnitudes utilizando el entorno MATLAB.