Modelización y filtrado de secuencias de imágenes perturbadas por ruido blanco gaussiano

Abstract

La restauración de imágenes perturbadas por ruido constituye un tema de gran interés y actualidad por su amplio campo de aplicaciones en áreas que van desde la bioingeniería hasta la robótica industrial.

Para la restauración de imágenes estáticas se han propuesto diversos mátodos aplicables a distintos tipos de degradación de imágenes. Existe, sin embargo, oca literatura dedicada al caso de una sucesión de imágenes cyo contenido varía ligeramente de una a otra como correspondería a objetos en movimiento observados por una cámara.

En esta comunicación se propone un modelo dinámico estocástico para representar una secuencia de imágenes degradadas por ruido blanco gaussiano superpuesto y a partir del modelo se establecen las ecuaciones de un Filtro de Kalman-Bucy que permite su restauración. El método propuesto puede tener en cuenta cambios bruscos de escena en la secuencia considerada.

A través de un adecuado tratamiento matemático se desarrolla en la comunicación un algoritmo que conlleva una sustancial reducción de los requerimientos de memoria y tiempo de cálculo, lo que hace viable la implementación real del filtro.

Finalmente, se presentan los resultados obtenidos de la aplicación del método a algunos casos prácticos.