Cortando o ruído: Uma Comparação Três Vezes entre Filtro Mediano, Filtro Mediano Adaptativo e Filtro de Médias Não Locais para Imagens de RM

A Imagem Médica é uma prática essencial na radiologia para criar imagens de alto padrão do cérebro humano. Na imagem médica, técnicas de remoção de ruído são essenciais durante o processamento de imagens para uma visão significativa da estrutura anatômica das imagens. A fim de superar os problemas de remoção de ruído, diversas técnicas de filtragem e algoritmos de suavização surgiram para obter uma imagem precisa para um melhor diagnóstico, preservando a qualidade original da imagem. Este trabalho utiliza três métodos computacionais para filtrar ruídos que podem distorcer as informações factuais nas imagens de RM. Os dados utilizados ao longo deste estudo são imagens de RM em escala de cinza contaminadas com ruído de Sal e Pimenta, o ruído mais comum em imagens de RM. Para a remoção de ruído, uma análise comparativa de três filtros específicos, a saber, o filtro de Médias Não Locais, o filtro Mediano e o filtro Mediano Adaptativo, é realizada para fazer um estudo que fornece os melhores resultados entre eles em diferentes densidades de ruído. A Relação Sinal-Ruído de Pico (PSNR) e o Índice de Similaridade Estrutural (SSIM) são utilizados como os principais componentes para examinar o comportamento dos filtros sugeridos neste estudo. Os resultados mostram que em cada valor de densidade de ruído, ou seja, 0.1, 0.3, 0.6, o filtro mediano adaptativo apresenta a maior média de PSNR de 42.04, 34.36 e 28.10, e média de SSIM de 0.97, 0.95 e 0.91, respectivamente. Portanto, indica que o filtro mediano adaptativo supera os outros dois filtros em relação ao PSNR e SSIM.