CAPÍTULO IV.Desarrollo Experimental.
4.1
Introducción.
A lo largo de este capítulo se muestran en forma experimental, los resultados del procesamiento digital de imágenes a color. Las imágenes fueron corrompidas por diferentes tipos de ruido, Gaussiano, salt & pepper y speckle a diversos niveles. Estas imágenes fueron restauradas a través del filtro lineal, filtro no lineal y filtro wavelet para determinar en base a los resultados obtenidos los principios de funcionamiento y características del filtro propuesto en este trabajo de tesis.
4.2. Procedimiento para la obtención del filtro propuesto para imágenes a color.
La Metodología empleada para el desarrollo experimental parte de lo general a lo particular (Método Deductivo).
Los resultados experimentales de los filtros lineal, no lineal y wavelet nos permite, en base a su análisis, realizar la propuesta de un filtro, que hipotéticamente mejorará el nivel de restauración de la imagen, con respecto a la preservación de detalles y bordes. La calidad de las imágenes filtradas, tendrá un mayor grado de supresión de ruido que la obtenida por cada uno de los filtros mencionados (ver Figura 4.1).
Figura 4.1. Análisis de los resultados experimentales de los filtros Lineal, No Lineal y Filtro Wavelet para la obtención del filtro propuesto.
CAPITULO IV. DESARROLLO EXPERIMENTAL.
El procedimiento empleado para la obtención de los resultados experimentales que nos permitirá determinar la propuesta de nuestro filtro es el siguiente:
1. Características de las Imágenes a Color. Se emplean imágenes propuestas en la bibliografía con el fin de tener la posibilidad de realizar un estudio comparativo de los resultados obtenidos con el filtro propuesto con respeto al lineal, no lineal y familias wavelet utilizados en otros trabajos de tesis [1-5]. Las imágenes a utilizar son, Lena.jpg y Po.bmp.
Para propósitos de comprobación de los resultados obtenidos en la restauración de cada uno de los filtros utilizamos 3 imágenes aleatorias, algunas tomadas por cámaras comunes y otras son imágenes predeterminadas en formato jpg o bmp, a las que denominaremos Mujer.jpg, Perro.jpg, y Diurga.jpg.
2. Tipos de Ruido Aplicados a la Imagen. Se tomaron de forma aleatoria los diferentes tipos de ruido utilizados para degradar las imágenes, sin perder de vista que éstos son los más comunes ya que abarcan la gama total de frecuencias, independientemente que el ruido no utilice frecuencias como unidad de medición. Los tipos de ruido aplicados son: Gaussiano, salt & pepper y speckle [1-5].
3. Niveles de Ruido.Los niveles de ruido van del orden de 0.05 a 1, análogamente del 0.5 al 100%, para el filtro wavelet y en el intervalo de 0.05 a 0.3 para los filtros lineal y no lineal, siendo suficiente de acuerdo a la bibliografía [6,7]. Así, los niveles de ruido utilizados son 0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0. y en el filtro lineal y no lineal, solo se realizó el filtrado hasta el nivel 0.3.
A pesar de que el intervalo adecuado de nivel de ruido para degradar una imagen y poder obtener la información adecuada para su restauración se encuentra entre 0 y 0.35 [1-5], se realizó la degradación hasta el nivel máximo en la familia wavelet para determinar en cuál nivel ya no contamos con la información mínima necesaria para la restauración de la imagen.
CAPITULO IV. DESARROLLO EXPERIMENTAL.
Una vez obtenidos los resultados de los niveles mínimos de información requerida para la restauración usando las familias wavelets, se aplicó los filtros lineales y no lineales con la finalidad de comparar si con estos últimos se obtiene dicha información en el mismo nivel de ruido.
4. Ventanas de Filtrado. Para los filtros lineales y no lineales variamos el número de ventanas empleado, 3x3, 5x5 y 7x7. Para los filtros wavelet se aplica una ventana variable de 3x3, 5x5 y 7x7, en escala de descomposición 1, 3, 5.
5. Escalas de Descomposición. En el filtro wavelet se aplicó una escala de 1,3 y 5 niveles o escalas de descomposición.
6. Filtros Aplicados. El filtro lineal se utiliza principalmente para la eliminación del ruido Gaussiano y speckle, en tanto que los no lineales para ruido del tipo salt & pepper, como se menciona en el Capítulo II. Las familias wavelets eliminan principalmente el ruido salt & pepper, como se mostrará en los resultados experimentales.
La familia wavelet Haar db1, Daubechie db3, db5, db9; Biorthogonal bior1.5, bior2.6, bior3.7, bior5.5 y Coiflets coif3, Symlets sym7 se propusieron de forma aleatoria, barriendo 5 de las 8 familias wavelet, obteniendo una muestra aproximada de 5,000 imágenes para este estudio.
Se decidió utilizar filtros en el dominio wavelet en este estudio, porque se ha demostrado su alta eficiencia en supresión de ruido salt & pepper, en comparación con los filtros lineales [8,9], ya que el ruido que se presenta en las imágenes tiende a degradar de manera significativa las mismas, dando pie al diseño de filtros de procesamiento para suprimir el ruido generado por diversos medios.
4.3. Proceso experimental para la obtención del filtro propuesto y criterios de
rendimiento para las imágenes a color.
CAPITULO IV. DESARROLLO EXPERIMENTAL.
procesamiento de imágenes a color utilizando filtros lineal, no lineal y wavelets, como se muestra en la figura 4.2.
Figura 4.2. Diagrama a bloques del procedimiento realizado para la obtención del filtro propuesto, a partir de los resultados experimentales de los filtros lineal, no lineal y wavelet.
Las imágenes resultantes de estos filtros deben cumplir con ciertas características para que sean aceptables, por lo que es necesario utilizar indicadores numéricos para evaluar características objetivas como, el pico de la relación señal a ruido, el error cuadrático medio, el error de cromaticidad y el error de percepción visual de las imágenes.