Key points are not available for this paper at this time.
Esta pesquisa investiga o impacto do aumento de dados e da injeção de ruído em várias técnicas de filtragem de imagem utilizadas para desruído de imagens estáticas e tarefas de reconhecimento de imagem. O estudo utiliza o conjunto de dados MNIST, que compreende 60.000 imagens de dígitos manuscritos para testes e 10.000 para fins de treinamento. Vários métodos de filtragem, incluindo filtragem por média, filtragem por mediana, filtragem de Laplace, filtragem gaussiana, filtragem de bordas de Canny, filtragem espacial, filtragem de desfoque em caixa normalizada, filtragem de imagem quadrática e filtragem de imagem bilateral, são avaliados. A avaliação envolve demonstrar visualmente os efeitos desses filtros em imagens de amostra, tanto antes quanto depois do treinamento do modelo. Subsequentemente, métricas de precisão são calculadas para cada técnica de filtragem. O desempenho dos filtros é medido usando a Relação Sinal-Ruído de Pico (PSNR) e o Erro Quadrático Médio Normalizado (NMSE).
Abhisikta et al. (Fri,) estudaram essa questão.