Filtrado de ruido en imágenes de fase para aplicaciones médicas
Algoritmos para la reducción de residuos de fase en imágenes complejas
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Existen diversos sistemas de imaginología que centran sus aplicaciones en la información contenida en la fase obtenida de sus datos complejos, a partir de la cual se forman los llamados mapas o imágenes de fase. Dentro de las imágenes obtenidas por estos tipos de sistemas se encuentran las Imágenes de Resonancia Magnética. Estas imágenes se caracterizan por tener una pobre relación señal a ruido. La presencia de ruido afecta la percepción visual de la imagen de fase e introduce un gran número de residuos de fase que afectan el proceso de desenrollado de la misma. La mayoría de los ...
Existen diversos sistemas de imaginología que centran sus aplicaciones en la información contenida en la fase obtenida de sus datos complejos, a partir de la cual se forman los llamados mapas o imágenes de fase. Dentro de las imágenes obtenidas por estos tipos de sistemas se encuentran las Imágenes de Resonancia Magnética. Estas imágenes se caracterizan por tener una pobre relación señal a ruido. La presencia de ruido afecta la percepción visual de la imagen de fase e introduce un gran número de residuos de fase que afectan el proceso de desenrollado de la misma. La mayoría de los métodos existentes en la actualidad para la reducción de ruido en imágenes complejas están basados en el tratamiento de la imagen de magnitud. En este libro se introducen varios algoritmos de filtrado para la reducción de ruido en imágenes de fase en los dominios Wavelet y Wavelet Packets, así como filtros vectoriales no lineales de ordenamiento estadístico en el dominio Wavelet. Los algoritmos propuestos proporcionan un incremento de la relación señal a ruido, reducen el número de residuos de fase y mejoran la percepción visual de la imagen de fase, facilitando el proceso de desenrollado de fase.
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