Com a crescente veiculação de sinais de informação visual nos meios de comunicação, métodos de inpainting de imagens passaram a ser cada vez mais importantes. Esses métodos, usualmente propostos para minimizar os efeitos de perda de blocos de dados, analisam prioritariamente a correlação espacial entre porções de uma imagem, sem explorar intensivamente a informação no domínio da frequência. Em outra vertente, técnicas que buscam avaliar perdas de blocos em imagens não descrevem localmente uma figura de mérito consistente para aferição da correlação espacial entre os pixels de cada bloco corrompido. No contexto de se explorar o sinal de informação visual em múltiplas resoluções, este trabalho apresenta uma técnica de inpainting de imagens digitais, extensível a aplicações que manipulem sinais de vídeo, a partir da análise da propriedade de regularidade das wavelets na decomposição multi-resolução de imagens, descrita localmente no sentido do espaço vetorial de Besov, um espaço com suavidade generalizada que comporta razoavelmente modificações nos coeficientes wavelet dos quadros visando à correção de informação. O trabalho descreve uma técnica de estimação de curvas de decaimento dos coeficientes wavelet dos pixels, baseada na observação da propriedade de regularidade, objetivando a correção de blocos de pixels contaminados por ruído. A partir da observação de tais características, o trabalho propõe um algoritmo de inpainting, no domínio da transformada wavelet, aplicado a imagens, perfazendo tanto a detecção, baseada em um critério de limiarização de correlação cruzada dos coeficientes wavelet, como a correção dos blocos de pixels danificados, fundamentada na reconstrução de informação a partir de uma função de decaimento projetada para tais coeficientes. Resultados de simulações obtidos para a aplicação do método em imagens corrompidas por diferentes padrões de ruído mostram seu bom desempenho comparativamente a outros recentes métodos. Ao final, são apresentados tópicos que serão explorados no prosseguimento da investigação.

With the growing visual information signals transmission, methods of image inpainting acquired noticeable importance in signal processing area. These methods, usually proposed to minimize the effects of loss of data blocks, analyze primarily the spatial correlation between portions of an image, without intensively exploring the information in the frequency domain. In another aspect, techniques that seek to evaluate losses of blocks in images do not describe locally a figure of merit for consistent measurement of spatial correlation between pixels of each corrupted block. In the context of exploring the visual information signal in multiple resolutions, this work presents a technique of digital image inpainting, extensible to video applications, from the analysis of property of regularity of wavelets in multiresolution analysis of images, described locally in the sense of Besov vectorial spaces, whose generalized smoothness allows widespread changes in wavelet coefficients of image data, aiming to conceal visual information. The study describes a technique for estimation of decay curves of the wavelet coefficients from pixels, based on observation of the property of regularity, aiming to correct blocks of pixels contaminated by noise. From the observation of such characteristics, the study proposes an algorithm for inpainting, in the wavelet transform domain, applied to images, performing as the detection task, based in a criterion of threshold of cross-correlation between wavelet coefficients, as the correction of damaged pixel blocks, stated in the reconstruction of information from a designed decay function for those coefficients. Simulation results obtained for the implementation of the method in images corrupted by different patterns of noise show its good performance compared to other recent methods. At the end of this work, topics to be explored in further research are presented.