Matlab - Restauracion de imagenes

   
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Restauracion de imagenes

Publicado por Bukana (3 intervenciones) el 27/05/2015 14:42:16
Hola a todos, soy nuevo por estos lares. Soy estudiante de I.T.T en imagen y sonido y queria que me ayudarias si es posible, dentro del tratamiento digital de imagenes, concretamente en la restauracion de imagenes.

Una imagen transmitida vía radio ha sido degradada por interferencias atmosféricas. La función de
transferencia de la degradación es
- (u^2 + v^2) / 2*sigma^2
H(u,v)=e

donde σ = 30 píxeles. Además a la imagen se le ha añadido un ruido aditivo n(x,y) = 10 cos (x /12+y / 6).
Programe una función en lenguaje Matlab que restaure la imagen lo más fielmente posible.



Segun la teoria, restaurar con Filtro Inverso, no seria aconsejable porque el Filtro Inverso solo seria recomendable en imagenes degradadas que no contengan ruido, es decir, imagenes borrosas o imagenes movidas, dicho esto, pienso que la mejor manera para restaurar la imagen seria el Filtro de Wiener, pero no consigo obtener los resultados esperados.



Ecuacion Filtro Wiener F'(u,u) = 1/H(u,v)* [ | H(u,v)|^2 / ( | H(u,v)|^2 + (Sn(u,v) / Sf(u,v)) )]



En la ecuación anterior al termino Sn(u,v)/Sf(u,v) se le conoce como la “Relación Señal a Ruido” y representa el margen que existe entre la información en la imagen y el ruido aditivo.


En donde

Sn(u,v) = Densidad Espectral de Potencia del Ruido = |N(u, v)|^2
Sf(u,v) = Densidad Espectral de la Imagen Original =|F(u, v)|^2

La teoria del filtro de Wiener tambien dice :



que si no se conoce el espectro del ruido ' Sn ' o el espectro de la imagen original ' Sf ' , que en la mayoria de los casos no se conoce, se puede sustituir por una constante K para ajustar el resultado.

He probado a sustituir el cociente de la ecuacion por la constante K y nada.

Tambien e leido por ahi que si se conoce el ruido, en vez de sustituir por K , podemos reemplazar la constante por la la mitad de la amplitud al cuadrado y tampoco obtengo un buen resultado.

Me podriais echar una mano?



Gracias de antemano.
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