This document presents algorithms for noise reduction in digital images, specifically; it addresses reduction of gaussian noise and salt and pepper noise. The proposed algorithms are based on the use of information related to the structures in the image. The first contribution presented in this work is an algorithm that improves the execution time of non-local means algorithm, which removes gaussian noise. This time reduction is performed by filtering the subsampled image, which is obtained based on image segmentation. Oversampling is done in such a way that allows edge preservation. The second contribution is the design of an algorithm aimed to suppress salt and pepper noise. This algorithm is divided in two phases: the first phase involves the use of a median filter which adapts its window size according to the presence of pixels considered as noise. The second phase consists of applying a weighted median filter, where a distribution of coefficients is proposed, which improves the results considerably. The third contribution presented in this document is a function based on the characteristics of neighborhoods, whose minimization can restore images with gaussian noise, salt and pepper noise, or a mixture of both. The mentioned function is composed by two terms, a fidelity term that, unlike those reported in other works of the specialized literature, uses an estimate of the restored image. The other is a regularization term, which takes into account the difference between neighborhoods in order to restore a pixel intensity value.
En este documento se presentan algoritmos para la reducción de ruido en imágenes digitales; de manera específica se aborda la reducción de ruido gaussiano y ruido del tipo sal y pimienta. Los algoritmos se basan en el empleo de información relacionada con las estructuras presentes en la imagen. La primera contribución presentada en este trabajo consiste en un algoritmo que permite mejorar los tiempos de ejecución del algoritmo de medias no-locales, el cual elimina ruido gaussiano. Esta reducción en tiempo se realiza mediante el filtrado de la imagen submuestreada, la cual se obtiene con base en la segmentación de la imagen. El sobremuestreo se lleva a cabo de tal manera que permite la preservación de los bordes. La segunda contribución es el diseño de un algoritmo orientado a la reducción de ruido sal y pimienta, el cual se realiza en dos fases. La primera fase consiste en el empleo de un filtro mediana, que adapta el tamaño de su ventana de acuerdo con la presencia de pixeles considerados como ruido. Posteriormente se aplica un filtro de mediana ponderada, donde se hace una propuesta de distribución de los coeficientes, lo que mejora sensiblemente los resultados. La tercera contribución que se presenta en este trabajo consiste en una función basada en las características de los vecindarios, cuya minimización permite restaurar imágenes con ruido gaussiano y sal y pimienta, o una combinación de ambos. La función mencionada consiste de dos términos, uno de fidelidad que, a diferencia de los presentados en otros trabajos dentro de la literatura especializada, utiliza una estimación de la imagen restaurada. El otro término es el de regularización, el cual toma en cuenta la diferencia entre vecindarios con la finalidad de restaurar el valor de intensidad de un pixel.
