Restauração de imagens via filtragem de Kalman e considerações sobre a avaliação da qualidade de imagens restauradas

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.A presente tese trata da utilização de programação evolucionária (PE) em sistemas de restauração de imagens via filtragem de Kalman e da proposta de uma medida para avaliação da qualidade de imagens restauradas baseada na percepção visual humana. A PE é usada na etapa de estimação paramétrica do filtro de Kalman de modelo de ordem reduzida (reduced order model Kalman filter - ROMKF). Em conseqüência da função de controle da estimação paramétrica apresentar ótimos locais e da utilização de algoritmos de otimização sensíveis às condições iniciais, as estratégias tradicionais reiniciam o processo de restauração diversas vezes, com diferentes condições iniciais, na tentativa de contornar os problemas de convergência indesejável. Contudo, as simulações apresentadas mostram que a estratégia de reinícios é ineficiente e, por outro lado, uma única restauração via ROMKF-PE é suficiente para se obter uma imagem que é representativa do melhor que o sistema de restauração pode oferecer. Esta tese também propõe uma medida para avaliação da qualidade de imagens restauradas, denominada medida de qualidade composta (MQC), que é baseada na percepção visual humana. No desenvolvimento da MQC, são realizados experimentos que avaliam a correlação entre a percepção humana da qualidade em imagens e medidas objetivas dos efeitos de distorção em freqüência e injeção de ruído, considerados isoladamente. A MQC é baseada na medida de qualidade de ruído (noise quality measure - NQM) e na medida de qualidade de distorção em freqüência (MQD), sendo validada experimentalmente

A New Interpretation of ROMKF

Both the approximate reduced update Kalman filter (RUKF) and reduced order model Kalman filter (ROMKF) have been used in image processing for some time. This correspondence shows that the ROMKF can be interpreted as a special case of the approximate RUKF, and in so doing, provides a way to estimate a needed error variance input to ROMKF. I. Introduction Reduced Order Kalman Filter (ROMKF) [1] is used for image restoration and motion estimation due to its adaptation capability [2,3,4,5]. The basis of ROMKF is that some signal values located in the global state, but not in the local state, can be replaced by their most recent estimate. Effectively, this modifies the true 2-D recursive signal model to have a state vector of compact size, and thus side-steps the need for a global state vector for ROMKF. In [6], a `rule of thumb' was suggested for choosing the necessary error variance to complement the resulting 'deterministic' input. II. Reduced-Update Kalman Filter The approximate RUKF..