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A hybrid genetic algorithm for image denoising
Imagens digitais sĂŁo utilizadas para diversas finalidades, variando de uma simples foto com os amigos atĂ© a identificação de doenças em exames mĂ©dicos. Por mais que as tecnologias de captura de imagens tenham evoluĂdo, toda imagem adquirida digitalmente possui um ruĂdo intrĂnseco a ela que normalmente Ă© adquirido durante os processo de captura ou transmissĂŁo da imagem. O grande desafio neste tipo de problema consiste em recuperar a imagem perdendo o mĂnimo possĂvel de caracterĂsticas importantes da imagem, como cantos, bordas e texturas. Este trabalho propõe uma abordagem baseada em um Algoritmo GenĂ©tico HĂbrido (AGH) para lidar com este tipo de problema. O AGH combina um algoritmo genĂ©tico com alguns dos melhores mĂ©todos de supressĂŁo de ruĂdos em imagens encontrados na literatura, utilizando-os como operadores de busca local. O AGH foi testado em imagens normalmente utilizadas como benchmark corrompidas com um ruĂdo branco aditivo Gaussiano (N; 0), com diversos nĂveis de desvio padrĂŁo para o ruĂdo. Seus resultados, medidos pelas mĂ©tricas PSNR e SSIM, sĂŁo comparados com os resultados obtidos por diferentes mĂ©todos. O AGH tambĂ©m foi testado para recuperar imagens SAR (Synthetic Aperture Radar), corrompidas com um ruĂdo Speckle multiplicativo, e tambĂ©m teve seus resultados comparados com mĂ©todos especializados em recuperar imagens SAR. AtravĂ©s dessa abordagem hĂbrida, o AGH foi capaz de obter resultados competitivos em ambos os tipos de testes, chegando inclusive a obter melhores resultados em diversos casos em relação aos mĂ©todos da literatura.Digital images are used for many purposes, ranging from a simple picture with friends to the identification of diseases in medical exams. Even though the technology for acquiring pictures has been evolving, every image digitally acquired has a noise intrinsic to it that is normally gotten during the processes of transmission or capture of the image. A big challenge in this kind of problem consists in recovering the image while losing the minimum amount of important features of the image, such as corners, borders and textures. This work proposes an approach based on a Hybrid Genetic Algorithm (HGA) to deal with this kind of problem. The HGA combines a genetic algorithm with some of the best image denoising methods found in literature, using them as local search operators. The HGA was tested on benchmark images corrupted with an additive white Gaussian noise (N;0) with many levels of standard deviation for the noise. The HGAs results, which were measured by the PSNR and SSIM metrics, were compared to the results obtained by different methods. The HGA was also tested to recover SAR (Synthetic Aperture Radar) images that were corrupted by a multiplicative Speckle noise and had its results compared against the results by other methods specialized in recovering with SAR images. Through this hybrid approach, the HGA was able to obtain results competitive in both types of tests, even being able to obtain the best results in many cases, when compared to the other methods found in the literature