Un nuevo modelo BM3D-CNN para eliminar ruido de una imagen
Un nuevo modelo BM3D-CNN para mejorar la estimación de la imagen libre de ruido que resulta de aplicar el método BM3D
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Antes de aplicar algoritmos de machine learning sobre una imagen, es necesario someter la imagen a un pre-procesamiento para normalizar pixeles con valores atípicos que impiden una correcta predicción, clasificación u otro resultado que se pretenda obtener. Para eliminar el ruido que producen los valores atípicos de una imagen han sido creados bajo el estado del arte muchos métodos, lamentablemente la mayoría de ellos arrasan con detalles importantes como son bordes, contornos y textura, unos pocos de estos métodos logran mantener partes de estos detalles pero cuando los niveles de ruid...
Antes de aplicar algoritmos de machine learning sobre una imagen, es necesario someter la imagen a un pre-procesamiento para normalizar pixeles con valores atípicos que impiden una correcta predicción, clasificación u otro resultado que se pretenda obtener. Para eliminar el ruido que producen los valores atípicos de una imagen han sido creados bajo el estado del arte muchos métodos, lamentablemente la mayoría de ellos arrasan con detalles importantes como son bordes, contornos y textura, unos pocos de estos métodos logran mantener partes de estos detalles pero cuando los niveles de ruido no superan los 20 db en el caso del Ruido Gaussiano Blanco Aditivo creado en Laboratorio.BM3D es una de estos últimos métodos que aplica el Filtro Wiener al final del proceso para mejorar la estimación de la imagen. En este libro se quiere elevar este limite 20 db, reemplazando el Filtro Wiener del original BM3D por un modelo CNN adecuado para hacer una más inteligente estimación de la imagen denominando a esta nuevos métodos BM3D-CNN.
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