Um novo algoritmo para redução de ruído em imagens utilizando morfologia matemática

Aberturas e fechamento morfológicos são úteis para o suavização de imagens em escala de cinza. No entanto, seu uso na redução de ruído de imagem é limitado pela tendência de remover características finas importantes de uma imagem junto com o ruído. O artigo apresenta uma descrição e análise de um novo algoritmo de limpeza de imagem morfológica (MIC) que preserva características finas enquanto remove o ruído. O MIC é útil para imagens em escala de cinza corrompidas por ruído denso, de baixa amplitude, aleatório ou padronizado. Tal ruído é típico de imagens escaneadas ou de vídeo parado. O MIC difere de filtros de ruído morfológico anteriores na medida em que manipula imagens residuais— as diferenças entre a imagem original e versões suavizadas morfologicamente. Ele calcula os residuais em várias escalas diferentes por meio de uma distribuição de tamanho morfológica. Descarta regiões nos vários residuais que julga conter ruído. O MIC cria uma imagem limpa recombinando as imagens residuais processadas com uma versão suavizada. O artigo descreve detalhadamente o algoritmo MIC, discute os efeitos de variações paramétricas, apresenta os resultados de uma análise de ruído e mostra vários exemplos de seu uso, incluindo a remoção do ruído de scanner. Também demonstra que o MIC melhora significativamente a compressão JPEG de uma imagem em escala de cinza.