Procedimiento y Resultados Experimentales del Filtro Wavelet.

Se aplicaron filtros wavelet a la imagen a color denominada Lena.jpg y Po.bmp. Se saturan a niveles de ruido diferentes, 0.05 a 1 para tipos de ruido Gaussiano, salt & pepper y speckle. Se aplica una ventana variable de 3x3, 5x5 y 7x7, en escala de 1, 3, 5 [6-8].

Los resultados del procesamiento de las imágenes a color nos proporcionan una gran cantidad de imágenes, por lo que se presentaran solo aquellos más significativos, para ejemplificar la forma en que se realizó el procedimiento para la obtención de los cuadros comparativos mencionados anteriormente.

1. Cuadros comparativos de acuerdo al tipo de ruido con las imágenes mejor restauradas y aquellas con la restauración más deficiente de todas las familias wavelets. Apéndice II.

2. Cuadros comparativos con las mejores imágenes de cada una de las familias wavelets. Apéndice II.

3. Seleccionando la mejor imagen restaurada obtenida a partir de filtrar los diferentes tipos de ruido, obtuvimos que se realiza el mejor filtrado del ruido salt & pepper, tanto para la imagen en formato jpg como en bmp, a un nivel de ruido de 0.05 y una ventana de 3x3, variando la escala de 1 a 3 (ver Figura 4.10).

4. Con los datos anteriores se formuló un cuadro comparativo, con los diferentes tipos de ruido, seleccionando el salt & pepper como el mejor filtrado.

5. Para confirmar que el ruido salt & pepper fuese el mejor filtrado, por familia de wavelet tomamos los mejores resultados generales de cada familia a diferencia del primer cuadro donde se mezclan todas las familias con los resultados de las imágenes mas significativas, aquí mezclamos los diferentes tipos de ruido. Apéndice II.

6. Se realizaron conglomerados de las familias wavelets donde se muestra grosso modo las imágenes mejor filtradas y aquellas con mayor deficiencia en el filtrado.

CAPITULO IV. DESARROLLO EXPERIMENTAL.

En el siguiente diagrama a bloques se muestra el procedimiento utilizado para el procesamiento de imágenes a color con filtro wavelet.

Figura 4.10 Diagrama a bloques del procesamiento de imágenes a color con filtro Wavelet.

En la Figura 4.11 y 4.12 se muestra el Comparativo de las imágenes Lena.jpg y Po.bmp, mejor restauradas dentro de las diversas familias wavelets, cuyas imágenes fueron corrompidas por ruido Gaussiano, salt & pepper y speckle, siendo el salt & pepper

Imagen Digital a Color Inicio Filtro Lineal Inserción de Tipo y Nivel de Ruido. Tamaño de Ventana y Número de Escala. Fin Imagen Restaurada.

Filtro con diversas Familias Wavelets

CAPITULO IV. DESARROLLO EXPERIMENTAL.

Comparativo imágenes Lena corrompidas por ruidos diversos en un nivel 0.05. diversas escalas y tipo de wavelet en la familia Daubichie, ventana 3.

Daubechie db3 Escala 1 Gaussiano

Daubechie db5 Escala 3 Salt & Pepper

Daubechie db3 Escala 3 Speckle

Imágenes Restauradas

El error cuadrático medio MSE es: 294.55

El error absoluto medio MAE es: 13.99 El pico de la relación señal a ruido PSNR es: 53.97 dB

El error de cromaticidad media MCRE es: 0.004530

La diferencia de color normalizada es: 0.091869

El error cuadrático medio MSE es: 176.24 El error absoluto medio MAE es: 9.49 El pico de la relación señal a ruido PSNR es: 59.10 dB

El error de cromaticidad media MCRE es: 0.002710

La diferencia de color normalizada es: 0.088776

El error cuadrático medio MSE es: 182.05

El error absoluto medio MAE es: 9.68 El pico de la relación señal a ruido PSNR es: 58.78dB

El error de cromaticidad media MCRE es: 0.002800

La diferencia de color normalizada es: 0.081358

Figura 4.11 Comparativo de las imágenes Lena.jpg mejor restauradas dentro de las diversas familias wavelets, cuyas imágenes fueron corrompidas por ruido Gaussiano, salt & pepper y speckle, siendo el salt & pepper donde obtuvimos los resultados óptimos.

En este comparativo obtenemos la familia que nos proporciona, los mejores resultados de PSNR y MAE de una imagen jpg corrompida por tipos ruidos diversos, siendo salt & pepper, el tipo de ruido mejor filtrado a un nivel de 0.05, una ventana de 3x3 y una escala de 3. La mejor wavelet es la Daubechie db5, superando solo por unas cuantas decimas a la imagen saturada con ruido speckle.

CAPITULO IV. DESARROLLO EXPERIMENTAL.

Comparativo imágenes Po.bmp corrompidas por ruidos diversos en un nivel 0.05. diversas escalas. Familia wavelet, Symlet sym7.1 ventana 3.

Symlet sym7.1 Escala 5 Gaussiano

Symlet sym7.1 Escala 3 Salt & Pepper

Symlet sym7.1 Escala 5 Speckle

Imágenes Restauradas

El error cuadrático medio MSE es: 351.13

El error absoluto medio MAE es: 14.98 El pico de la relación señal a ruido R PSNR es: 52.21 dB

El error de cromaticidad media MCRE es: 0.005400

La diferencia de color normalizada es: 0.114343

El error cuadrático medio MSE es: 236.72 El error absoluto medio MAE es: 10.64 El pico de la relación señal a ruido PSNR es: 56.15 dB

El error de cromaticidad media MCRE es: 0.003641

La diferencia de color normalizada es: 0.105845.

El error cuadrático medio MSE es: 220.31

El error absoluto medio MAE es: 10.09 El pico de la relación señal a ruido PSNR es: 56.87 dB

El error de cromaticidad media MCRE es: 0.003388

Figura 4.12 Comparativo de las imágenes Po.bmp mejor restauradas dentro de las diversas familias wavelets, cuyas imágenes fueron corrompidas por ruido Gaussiano, salt & pepper y speckle, siendo el salt & pepper donde obtuvimos los resultados óptimos.

En este comparativo obtenemos la familia que nos proporciona, los mejores resultados de PSNR y MAE de una imagen bmp corrompida por tipos ruidos diversos, siendo speckle, el tipo de ruido mejor filtrado a un nivel de 0.05, una ventana de 3x3 y una escala de 3 En este cuadro al evaluar la mejor imagen, la familia es la misma, Symlet sym7.1 con todos los tipos de ruido, la única variación se encuentra en la escala utilizada.

CAPITULO IV. DESARROLLO EXPERIMENTAL.