Análise de padrões ordinais em imagens para caracterização de ruído

Resumo

O ruído em imagens digitais, frequentemente introduzido durante aquisição ou transmissão, impacta significativamente a confiabilidade e o processamento de dados. Cada tipo de ruído afeta os dados de forma única, tornando crucial sua identificação para viabilizar restauração eficaz. Neste trabalho, exploramos uma nova abordagem de análise de ruído como um método para auxiliar o reconhecimento de ruído, e, consequentemente, a restauração da imagem. Focamos em examinar a suavidade e estrutura da curva através do plano Smoothness-Curve Structure (SCS), e comparando o comportamento das imagens com o plano Entropia-Complexidade (CECP). Experimentos incluiram imagens sintéticas, images texturais e imagens gerais a fim de analisar o comportamento de diferentes tipos de ruído nestes planos levando em consideração a influência de diferentes estruturas nas imagens. Resultados preliminares demonstram padrões consistentes para ruídos Gaussiano e Salt-and-Pepper, desafios com ruído Periódico, e agrupamentos específicos de imagens reais com trajetórias singulares induzidas por ruído, destacando o potencial do método para detecção, caracterização de ruído e diferenciação entre dados sintéticos e reais. Futuros estudos ampliarão tipos de ruído, parâmetros, e analisarão a incorporação de métri- cas como Generalized Weighted Permutation Entropy, visando avançar aplicações em restauração de imagens

Palavras-chave

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