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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.18.2020.tde-02022022-121043
Document
Auteur
Nom complet
Renann de Faria Brandão
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2020
Directeur
Jury
Vieira, Marcelo Andrade da Costa (Président)
Bindilatti, André de Andrade
Ponti, Moacir Antonelli
Titre en portugais
Método para estimativa do ganho quântico do ruído Poisson não-estacionário a partir da imagem digital degradada
Mots-clés en portugais
estimativa de ruído
filtragem de ruído
restauração de imagens
ruído não-estacionário
ruído Poisson
transformada de estabilização de variância
transformada generalizada de Anscombe
Resumé en portugais
Esse trabalho apresenta um método para a estimativa do ganho quântico do ruído Poisson não-estacionário a partir da imagem digital degradada. Métodos de restauração são normalmente utilizados para a filtragem de imagens digitais visado melhorar sua qualidade. Porém, a restauração depende da estimativa de parâmetros intrínsecos ao equipamento de aquisição e o desempenho desses métodos está diretamente da acurácia dessa estimativa. No caso de imagens corrompidas por ruído misto Gaussiano/Poisson não-estacionário, é necessária a estimativa do ganho quântico em cada posição espacial. Como o ruído Poisson é dependente do sinal, a estimativa do ganho quântico em função da posição espacial é um desafio. Na prática, as estimativas são feitas por imagens de calibração, obtidas com a exposição de objetos uniformes, de forma a garantir a homogeneidade do sinal. Porém, imagens de calibração nem sempre estão disponíveis. Dessa forma, este trabalho propõem um método de estimativa do ganho quântico de uma maneira mais prática, a partir da própria imagem degradada. O método utiliza a transformada de estabilização de variância para remover a dependência do sinal, deixando apenas a variação espacial do ruído para ser analisada. Resultados obtidos com imagens de tomossíntese digital mamária mostraram que o erro relativo entre o ganho quântico estimado pelo método proposto e por imagens de calibração foi de menos que 6%. Além disso, imagens mamográficas degradas foram restauradas utilizando ambos métodos, não sendo observada nenhuma diferença significativa entre os resultados. Assim, o método proposto é uma alternativa viável para a estimativa de parâmetros de restauração.
Titre en anglais
Method for estimating the quantum gain of non-stationary Poisson noise from the degraded image
Mots-clés en anglais
generalized Anscombe transformation
image restoration
noise estimation
noise filtering
nonstationary noise
Poisson noise
variance stabilization transformation
Resumé en anglais
This work presents a method for estimating the quantum gain of a non-stationary Poisson noise from the degraded image. Restoration methods are usually used for improving image quality. However, restoration requires the estimation of degradation parameters and the performance of these methods depends directly on the accuracy of these estimation. In the case of images corrupted by mixed Gaussian/non-stationary Poisson noise, it is necessary to estimate the quantum gain of Poisson noise in each spatial position. As Poisson noise is signal-dependent, estimating the quantum gain as a function of the spatial position is challenging. In practice, the estimations are made with calibration images which are obtained by exposing uniform objects, to guarantee the homogeneity of the signal. However, calibration images are not always avaliable. Thus, the propose of this work is to present a practical method to estimate the quantum gain of the non-stationary Poisson noise directly from the degraded image. The proposed method is based on the use of a variance stabilization transform to remove the signal dependency, making the spatial variation of noise exclusively due to the spatially variant quantum gain. Results obtained with digital breast tomosynthesis images showed that the relative error between the quantum gain estimated by the proposed method and by calibration images was less than 6 %. Besides, degraded images were restored using both methods, with no significant difference being observed. Thus, the proposed method can be a viable alternative for the estimation of restoration parameters.
 
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Date de Publication
2022-02-07
 
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