Reducción del Ruido en Imágenes

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Aplicación de los algoritmos de variación total para la reducción del ruido en imágenes de tomografía computarizada

Aplicación de los algoritmos de variación total para la reducción del ruido en imágenes de tomografía computarizada

Desde su invención, se han realizado avances tecnológicos que han conducido a escáneres más rápidos, a la exposición de una menor dosis de radiación y a una mayor calidad de la imagen. Una parte importante del éxito conseguido por esta técnica reside en el desarrollo de nuevos y eficientes algoritmos de reconstrucción. Aunque el problema de la reconstrucción de la imagen en su forma matemática pura fue resuelto por Johan Radon en 1917, la evolución continua en este campo de estudio ha dado lugar a la aparición de múltiples algoritmos. La reconstrucción de imágenes en CT es un proceso matemático que genera imágenes tomográficas a partir de los datos de proyección de rayos X adquiridos en ángulos diferentes alrededor del paciente. Para una dosis de radiación dada es deseable reconstruir imágenes con el menor ruido posible sin sacrificar la precisión de la imagen y la resolución espacial. Reconstrucciones que mejoran la calidad de la imagen se puede traducir en una reducción de la dosis de radiación porque las imágenes de la misma calidad pueden ser reconstruidas a una dosis menor [11].
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Algoritmos para la reducción de ruido en imágenes de fase

Algoritmos para la reducción de ruido en imágenes de fase

2 La reducción de ruido en las imágenes de fase aún constituye una temática novedosa y poco abordada. Los resultados más relevantes en este sentido se han obtenido aplicando filtros no lineales de orden estadístico a imágenes de fase procedentes de IRM [3] y utilizando la Transformada Wavelet con el empleo de técnicas de filtrado de umbral suave [4]. Se continúa trabajando en la búsqueda de algoritmos para la reducción de ruido en imágenes de fase, que logren una adecuada preservación de bordes y mantengan su efectividad ante la presencia de altos niveles de ruido.
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Método para la reducción del efecto de ruido periódico en imágenes digitales

Método para la reducción del efecto de ruido periódico en imágenes digitales

Entre los tipos de ruidos más comunes se encuentran: el ruido gaussiano, impulsivo o “sal y pimienta”, de color o “crominancia” y estructurado [5, 9]. Dentro de esta última clasificación, según [10, 11], se encuentra el ruido periódico, este tipo de ruido suele ser causado por interferencias eléctricas o electromagnéticas durante la adquisición de imágenes. Las interferencias que generan ruidos sobre la imagen, antes, durante o luego de la captura, introduce patrones falsos, deforma la información real, reduce la visibilidad de detalle, el reconocimiento de los objetos y la extracción y análisis de información útil (para profundizar en este aspecto consultar [12, 13]). Su reducción se ha convertido en una tarea casi imprescindible [8, 14-16], al ser utilizado como pre-procesamiento para otras tareas dentro del procesamiento de imágenes digitales, como por ejemplo: compresión, segmentación, reconocimiento, entre otros[17]. Teniendo un aspecto impredecible en el dominio espacial, el ruido periódico tiene una contraparte espectral muy específica, y se revela en el dominio de frecuencia como componentes de punta en las frecuencias específicas (extraído de [10]). Este tipo de ruido puede ser eficazmente reducido corrigiendo los componentes del espectro que hayan sido alterados por el ruido, ver en [6, 7, 18]. Finalmente los pasos para reducir el ruido periódico consisten en: (1ro) la imagen afectada se descompone llevándola al dominio de frecuencia, (2do) se le realiza un filtro reduciendo las altas frecuencias, y (3ro) se sintetiza la imagen al dominio espacial [6, 19-21].
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Reducción de ruido en imágenes planares de medicina nuclear con la transformada Wavelet

Reducción de ruido en imágenes planares de medicina nuclear con la transformada Wavelet

Se debe resaltar que este filtrado pudiese ser muy conveniente para contribuir a bajar las dosis a aplicar a los pacientes, puesto que el efecto principal que tiene sobre una imagen planar de Medicina Nuclear el hecho de haberla obtenido con una dosis de radionuclido más baja de lo habitual, es precisamente que contiene un mayor nivel de ruido de Poisson. Por esta causa, en la práctica de rutina, existe la tendencia a una dosificación alta, entre 740 y 1000 MBq de 99m Tc-MDP en los estudios óseos planares, para lograr unos niveles de ruido sobre las imágenes alrededor de los 22 dB [43]. Si este mismo efecto puede ser conseguido con un filtrado Wavelet de las imágenes a posteriori, se podría probar en el futuro, sobre la base de estudios con maniquíes antropomórficos, que es posible bajar las actividades radionuclídicas en los mismos por debajo de los 700 Mbq, protegiendo en mayor medida a los pacientes. En este sentido, los presentes resultados presentan una utilidad práctica.
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Desarrollo de una etapa de pre procesamiento para reducción de ruido, mejoramiento de contraste y de nitidez en imágenes digitalizadas de geles de electroforesis

Desarrollo de una etapa de pre procesamiento para reducción de ruido, mejoramiento de contraste y de nitidez en imágenes digitalizadas de geles de electroforesis

Para ilustrar el efecto de reducci´ on de ruido de los diferentes algoritmos, se presentar´ an im´ agenes con ruido y su correspondiente imagen mejorada con cada algoritmo, esto con el fin de realizar una comparaci´ on visual entre las im´ agenes procesadas por cada algoritmo. Adicionalmente, se mostrar´ a la imagen del ruido de m´ etodo que consiste en sustraer la imagen filtrada I b de la imagen original N . La imagen resultante de ´ esta resta debe ser idealmente solo el ruido eliminado por el algoritmo. Sin embargo, si los algoritmos de reducci´ on de ruido eliminan caracter´ısticas y detalles geom´ etricos de la imagen original, en la imagen del ruido de m´ etodo se observar´ a dicho efecto. Lo mostrado cualitativamente por el ruido de m´ etodo se expresa cuantitativamente en una medida que se le llam´ o ruido de m´ etodo escalar. As´ı, las medidas de aptitud para obtener el Frente de Pareto de los algoritmos de ruido son: el error cuadr´ atico medio inverso (f ecmi ), que mide cuanto reduce
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Empleo de la transformada Wavelet en la reducción del ruido en imágenes de fase

Empleo de la transformada Wavelet en la reducción del ruido en imágenes de fase

En los últimos tiempos, la Resonancia Magnética (MR) se ha convertido en parte esencial de la radiología de diagnóstico. Al igual que otros métodos de imagen médica, com l ultrasonido y la tomografía axial computarizada, las imágenes de resonancia magnética, comúnmente denominadas MRI (Magnetic Resonance Imaging) se utilizan para obtener imágenes bidimensionales de secciones del cuerpo humano, pero estas, originalmente están contaminadas con ruido. Existen métodos precedentes en la eliminación de dicho ruido (en lo sucesivo se utilizará para designar este proceso el término del inglés denoising), m , estos han sido aplicados fundamentalmente a las imágenes de magnitud, y aunque el t a de las imágenes de fase ha sido abordado, existe un conjunto de facilidades para el tratamiento de las mismas que pueden ser desarrolladas en aras de potenciar el desarrollo de diversas aplicaciones.
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Filtrado de ruido en imágenes a color

Filtrado de ruido en imágenes a color

Las tecnologías para la obtención de imágenes digitales han alcanzado un gran desarrollo en la actualidad y el procesamiento digital de imágenes constituye un importante campo de investigación científica, con un amplio rango de aplicaciones. La medicina, las telecomunicaciones, la electrónica, la computación y la geografía, son entre otras, áreas donde el procesamiento digital de imágenes experimenta un notable y acelerado avance. Las técnicas de procesamiento digital de imágenes pueden clasificarse de acuerdo al fin que persiguen; en este sentido se pueden mencionar las técnicas que modifican la información pictórica para influir sobre la percepción humana y la interpretación, como son: el mejorado del contraste, restauración, detección de bordes, transformación geométrica, el filtrado y como caso particular del filtrado la reducción de ruido. También existen otras técnicas dirigidas a la extracción de la información contenida en las imágenes para ayudar a la toma de decisiones, entre estas se encuentran la segmentación, umbralización y el reconocimiento. Otros grupos de técnicas de gran auge y utilización son las de comprensión y codificación.
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Técnicas no lineales de ordenamiento estadístico en el dominio wavelet para el filtrado de imágenes de fase

Técnicas no lineales de ordenamiento estadístico en el dominio wavelet para el filtrado de imágenes de fase

En el proceso de obtención de las imágenes de resonancia magnética aparece la influencia del ruido que afecta la calidad perceptual de la imagen, disminuyendo no solo la apreciación de la misma, sino también el desempeño de tareas para las cuales fue concebida. Por lo tanto, el filtrado es una parte esencial de cualquier sistema de procesamiento de imágenes, sobre todo, si el producto final es utilizado para la inspección humana, o para un análisis automático. Debido a esto se hace necesaria la reducción del ruido para poder realizar un análisis detallado y acertado. Se han realizado estudios referentes a este tema, pero han estado fundamentalmente orientados a las imágenes de magnitud, y aunque el tema de las imágenes de fase ha sido abordado, existe un conjunto de facilidades para el tratamiento de las mismas que pueden ser desarrolladas en aras de potenciar el avance de diversas aplicaciones.
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Reducción de ruido impulsivo en secuencias de video en color de resonancia magnética

Reducción de ruido impulsivo en secuencias de video en color de resonancia magnética

Resumen. Este artículo presenta una nueva técnica de reducción de ruido impulsivo para los filtros de la mediana conmutadas. El filtro se basó en la similitud que puede existir entre imágenes sucesivas, para preservar más detalles de las secuencias de video y reducir eficazmente el ruido impulsivo. Hemos considerado varios videos de prueba para determinar la eficacia del nuevo filtro propuesto. Los resultados de la simulación demostraron que el método propuesto proporciona un mejor rendimiento que otro filtro.
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Paquete en Python para la reducción de dimensionalidad en imágenes a color

Paquete en Python para la reducción de dimensionalidad en imágenes a color

Este método está basado en la publicación “Robust Color-to-gray via Nonlinear Global Mapping” (Kim et al., 2009). Para la consistencia de mapeo el método utiliza un mapeo global para la conversión de color a escala de grises, esto previene conversiones no homogéneas de regiones constantes de color, lo que podría desorganizar la apariencia de las imágenes. El mapeo global es especificado por la fórmula funcional no lineal, g (x; y) = L + f( θ )C; donde L, C y θ son los ángulos respectivamente para la luminosidad, la croma y la tonalidad de los valores de color para un pixel (x,y) en el espacio de color CIE LCH. Debido a que el ángulo de tonalidad θ tiene periodicidad 2π, la función f(θ) se modela como un polinomio trigonométrico como sigue:
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ANALISIS Y PROPUESTA DE CONTROL DE RUIDO EN LA ESTACIÓN HIDALGO DE LA LÍNEA 2 Y 3 DEL SISTEMA COLECTIVO METRO

ANALISIS Y PROPUESTA DE CONTROL DE RUIDO EN LA ESTACIÓN HIDALGO DE LA LÍNEA 2 Y 3 DEL SISTEMA COLECTIVO METRO

Efectos sociales y sobre la conducta. La molestia del ruido. El ruido puede producir varios efectos sociales y conductuales, así como molestia. Esos efectos a menudo son complejos, sutiles e indirectos y son resultado de la interacción de diversas variables no auditivas. El efecto del ruido urbano sobre la molestia se puede evaluar con cuestiona- rios o estudios del trastorno de actividades específicas. Sin embargo, se debe reconocer que niveles similares de ruido de tránsito o de la industria causan diferentes grados de molestia. Esto se debe a que la molestia en las personas varía no sólo con las caracterís- ticas del ruido, incluida la fuente del ruido, sino que depende en gran medida de muchos factores no acústicos de naturaleza social, psicológica o económica. La correlación en- tre la exposición al ruido y la molestia general es mucho mayor en un grupo que en un individuo. El ruido por encima de 80 dB(A) también puede reducir la actitud cooperativa y aumentar la actitud agresiva. Asimismo, se cree que la exposición continua a ruidos de alto nivel puede incrementar la susceptibilidad de los escolares a sentimientos de des- amparo.
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Prácticas primera tanda

Prácticas primera tanda

el botón hacia la izquierda de las mismas y, a continuación, pulsamos sobre el botón Vista previa. Si lo que escuchamos nos convence, entonces pulsamos sobre el botón Eliminar ruido. El programa eliminará la frecuencia de ruido de todo el archivo. Si, por el contrario, en la comprobación (previsualización) no queda eliminado el ruido todo lo que deseamos, podemos desplazar la barra un poco hacia la derecha y volver a hacer la comprobación, hasta que demos con el valor correcto en que el ruido se elimina sin que se altere demasiado el audio de nuestra grabación.
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REDUCCIÓN DE RUIDO EN UN LAVAVAJILLAS A PARTIR DE MEDIDAS DE INTENSIDAD SONORA

REDUCCIÓN DE RUIDO EN UN LAVAVAJILLAS A PARTIR DE MEDIDAS DE INTENSIDAD SONORA

paralelepipédica, se escoge un armazón en forma de caja que encierra completamente al lavavajillas y sobre el que se definen los segmentos de medida trazando una cuadrícula en cada cara, ( Véase Figura 1). La superficie de medida se considera dividida en cinco caras, frontal (F), posterior (P), derecha (D), izquierda (I) y superior (S), sobre el suelo no se mide por ser reflectante. En cada una de las caras se ha hecho un mallado de 6x6 cuadrículas de área 331,2 cm 2 . Midiendo sobre cada cuadrícula se obtendrá un valor de intensidad que permitirá elaborar los mapas de intensidad en cada cara del lavavajillas y proporcionar información de cómo y por donde se emite el ruido del lavavajillas
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Análisis de técnicas de reducción de ruido para el reconocimiento robusto del habla

Análisis de técnicas de reducción de ruido para el reconocimiento robusto del habla

Esta diferencia aumenta aún más aplicando un filtro adaptado al filtro inverso de predicción. Los principales inconvenientes de este método son la complejidad añadida que introduce el sistema de pre procesamiento y la restricción sobre la duración máxima de las ráfagas del ruido impulsivo que impone la etapa de reconstrucción. Entre las técnicas empleadas comúnmente para la extracción de características robustas, podemos destacar la eficacia del procedimiento para la normalización en media y varianza de los coeficientes cepstrales. Una alternativa interesante consiste en la extracción de los coeficientes cepstrales a partir de representaciones de la señal más robustas o en las que resulta más fácil aislar y eliminar el ruido[10].
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ANÁLISIS DE LA REDUCCIÓN DEL RUIDO DE IMPACTOS DE REVESTIMIENTOS SOBRE DIFERENTES FORJADOS

ANÁLISIS DE LA REDUCCIÓN DEL RUIDO DE IMPACTOS DE REVESTIMIENTOS SOBRE DIFERENTES FORJADOS

La medida en laboratorio de la reducción del nivel de ruido de impactos transmitido a través de un revestimiento de suelo se obtiene de acuerdo a la norma UNE-EN ISO 140-8, que evalúa dicha reducción utilizando un forjado base pesado y homogéneo. Sin embargo, ¿qué ocurre en el caso de que el forjado sobre el cual se coloca el revestimiento no posea estas características?

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ESTUDIO DE UN SISTEMA DE REDUCCIÓN DE RUIDO CON CONTROL ACTIVO DE UN ORDENADOR DOMÉSTICO

ESTUDIO DE UN SISTEMA DE REDUCCIÓN DE RUIDO CON CONTROL ACTIVO DE UN ORDENADOR DOMÉSTICO

En un ordenador personal (ver figura 1) en estado estacionario, es decir sin el funcionamiento del disco duro, la disquetera, altavoces o CD-ROM, la principal fuente de ruido es el ventilador externo. Los ordenadores más actuales disponen de hasta dos ventiladores externos, por lo que el ruido se acentúa. En la oficina el número de ordenadores se multiplica y un tenue pero desagradable zumbido invade nuestros oídos, un ruido de baja frecuencia que sería díficil de cancelar por métodos pasivos.

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Reducción de la influencia de las perturbaciones de amplitud en la estimación de la relación señal a ruido

Reducción de la influencia de las perturbaciones de amplitud en la estimación de la relación señal a ruido

(1999)empleó el promediado a las representaciones espectrales de la forma de onda de los pulsos glotales, aunque recomienda (p 2876) no emplear espectros de la señal acústica. El trabajo de Lucero & Koenig (2000)también se enfoca en la variabilidad de la forma de onda, empleando Análisis Funcional de Datos (AFD) para efectuar un ADT óptimo previo al promediado. Ferrer (2005) propuso otra modificación al método de Yumoto y esta vez relacionada con la reducción del número de pulsos lo que elimina la sobreestimación de los valores de HNR obtenidos por método original. En el año 2009 este mismo autor (Ferrer et al., 2009a, Torres and Ferrer, 2010) propuso otra variante de Yumoto donde reduce la influencia de las variaciones de amplitud de la misma. Además de la variante del promediado coherente, otros autores han utilizado predicción lineal (Qi et al., 1999) o técnicas estadísticas como el variograma generalizado (Kacha et al., 2005) mayormente empleado en el análisis de datos geoestadísticos.
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APLICACIÓN DEL CONTROL ACTIVO A LA REDUCCIÓN DEL RUIDO EN LA CABINA DE UN AVIÓN LIGERO

APLICACIÓN DEL CONTROL ACTIVO A LA REDUCCIÓN DEL RUIDO EN LA CABINA DE UN AVIÓN LIGERO

En este trabajo se trata de estudiar y de conseguir un montaje de control activo de reducción del ruido, combinando un control local, a altas frecuencias a partir de 260Hz (en campo difuso), al nivel de las orejas de los pasajeros, y un control global en toda la cabina, en baja frecuencias (desde 0 hasta 260 Hz).

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Optimización estructural y acústica de pantallas para la reducción de contaminación ambiental por ruido

Optimización estructural y acústica de pantallas para la reducción de contaminación ambiental por ruido

“ Las pantallas deben su eficacia a dos parámetros básicos de la física: el aislamiento acústico y el coeficiente de absorción acústica. El primero es responsable de la cantidad de energía acústica que atraviesa la pantalla hacia la zona protegida por la misma, y el segundo parámetro consiste en la cantidad de energía producida por la onda sonora que se refleja hacia la fuente del ruido. Para que la eficacia de las barreras acústicas sea elevada, los dos parámetros deben ser máximos, es decir, la cantidad de energía reflejada de onda acústica, así como la energía que atraviesa la capa de material de aislamiento de la pantalla debe ser lo menor posible ” (Porta, 2011).
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Acústica para Aplicaciones Industriales

Acústica para Aplicaciones Industriales

La incorporación de los proce- sos industriales como conse- cuencia del avance de la tec- nología, nos han convertido en una sociedad ruidosa. La industrialización ha sido muy positiva para la civilización pero también presenta deter- minados aspectos negativos, tales como la contaminación acústica, que debemos mini- mizar, pues los trabajadores y personas del entorno podrían ver afectada su salud debido a los niveles de ruido a los que están expuestos durante su funcionamiento.

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