Fast Method Based on Fuzzy Logic for Gaussian-Impulsive Noise Reduction in CT Medical Images

To remove Gaussian-impulsive mixed noise in CT medical images, a parallel filter based on fuzzy logic is applied. The used methodology is structured in two steps. A method based on a fuzzy metric is applied to remove the impulsive noise at the first step. To reduce Gaussian noise, at the second step, a fuzzy peer group filter is used on the filtered image obtained at the first step. A comparative analysis with state-of-the-art methods is performed on CT medical images using qualitative and quantitative measures evidencing the effectiveness of the proposed algorithm. The parallel method is parallelized on shared memory multiprocessors. After applying parallel computing strategies, the obtained computing times indicate that the introduced filter enables to reduce Gaussian-impulse mixed noise on CT medical images in real-time.This research was funded by the Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities (Grant RTI2018-098156-B-C54), and it was co-financed with FEDER funds

Analysis of FPGA filter in computed tomography images for radioactive dose reduction

[EN] X-Ray or CT (computed tomography) images may have noise due to image acquisition process. As contaminated images complicate diagnosis many filters have been developed to overcome this problem. In this work we study the behavior of a Fuzzy method called FPGA, which detect and correct impulsive and Gaussian noise, used over a medical image obtained from the mini-MIAS database that has been altered with impulsive and/or Gaussian noise. The aim of the study is verify if FPGA is a candidate to be used as a method to reduce the radiation dose in CT. Results show that FPGA outperforms the rest of the methods studied and it reveals itself as a good candidate to be employed in CT images to reduce the radiation dose.[ES] Las imágenes de Rayos-X o de tomografía computarizada (CT) pueden contener ruido debido al proceso de adquisición. Este ruido complica sustancialmente el proceso diagnóstico, por lo que será necesario el desarrollo de filtros efectivos. En este trabajo se estudia el comportamiento del filtro Fuzzy Peer Group Averaging (Fuzzy PGA) sobre una colección de imágenes mamográficas que ha sido previamente contaminada con ruido impulsivo y gaussiano. El objetivo del trabajo es averiguar si Fuzzy PGA es adecuado para la mejora de imágenes CT obtenidas con una dosis de radiación reducida. Los resultados indican que Fuzzy PGA se comporta, efectivamente, mejor que el resto de métodos estudiados en este trabajo y por tanto resulta un candidato adecuado.Parcero Iglesias, E.; Vidal Gimeno, VE.; Verdú Martín, GJ.; Arnal García, J. (2014). Analysis of FPGA filter in computed tomography images for radioactive dose reduction. Grupo Senda. http://hdl.handle.net/10251/49701

Análisis del Filtro FPGA en Imágenes de Tomografía Computarizada para la Reducción de Dosis Radiactiva

[EN] X-Ray or CT (computed tomography) images may have noise due to image acquisition process. As contaminated images complicate diagnosis many filters have been developed to overcome this problem. In this work we study the behavior of a Fuzzy method called FPGA, which detect and correct impulsive and Gaussian noise, used over a medical image obtained from the mini-MIAS database that has been altered with impulsive and/or Gaussian noise. The aim of the study is verify if FPGA is a candidate to be used as a method to reduce the radiation dose in CT. Results show that FPGA outperforms the rest of the methods studied and it reveals itself as a good candidate to be employed in CT images to reduce the radiation dose.[ES] Las imágenes de Rayos-X o de tomografía computarizada (CT) pueden contener ruido debido al proceso de adquisición. Este ruido complica sustancialmente el proceso diagnóstico, por lo que será necesario el desarrollo de filtros efectivos. En este trabajo se estudia el comportamiento del filtro Fuzzy Peer Group Averaging (FPGA) sobre una colección de imágenes mamográficas que ha sido previamente contaminada con ruido impulsivo y gaussiano. El objetivo del trabajo es averiguar si FPGA es adecuado para la mejora de imágenes CT obtenidas con una dosis de radiación reducida. Los resultados indican que FPGA se comporta, efectivamente, mejor que el resto de métodos estudiados en este trabajo y por tanto resulta un candidato adecuado.This work was partially funded by ANITRAN PROMETEO/2010/039, the Spanish Ministry of Science and Innovation (Project TIN2008-06570-C04-04), and the spin-off Titania (Grupo Dominguis).Parcero Iglesias, E.; Vidal Gimeno, VE.; Verdú Martín, GJ.; Josep Arnal García; Mayo Nogueira, P. (2014). Análisis del Filtro FPGA en Imágenes de Tomografía Computarizada para la Reducción de Dosis Radiactiva. Sociedad Nuclear Española. http://hdl.handle.net/10251/70824

Нетрадиційні функції приналежності для фільтрації зображень з використанням підходу нечітких груп рівних

Пропонється застосувати для фільтрації кольорових цифрових зображень нечіткі групи рівних в межах ковзного вікна. Результат фільтра визначається ансамблем функцій приналежності, які відрізняються ступенем крутизни і опуклості. Це дозволяє вибирати потрібну функцію в залежності від властивостей зображення і виду перешкоди. Проведено порівняння дії фільтра з нечіткими групами рівних із запропонованими функціями належності в умовах декількох типів шуму.It is proposed to apply to the digital color filtering fuzzy peer group within the sliding window. The result of the filter is determined by the ensemble of membership functions, which differ in the slope and convexity. This allows to select the desired function depending on the image properties and the disturbance type. A comparison of the fuzzy peer groups filter with the proposed membership functions effects in terms of several types of noise is made

Fuzzy metrics and fuzzy logic for colour image filtering

El filtrado de imagen es una tarea fundamental para la mayoría de los sistemas de visión por computador cuando las imágenes se usan para análisis automático o, incluso, para inspección humana. De hecho, la presencia de ruido en una imagen puede ser un grave impedimento para las sucesivas tareas de procesamiento de imagen como, por ejemplo, la detección de bordes o el reconocimiento de patrones u objetos y, por lo tanto, el ruido debe ser reducido. En los últimos años el interés por utilizar imágenes en color se ha visto incrementado de forma significativa en una gran variedad de aplicaciones. Es por esto que el filtrado de imagen en color se ha convertido en un área de investigación interesante. Se ha observado ampliamente que las imágenes en color deben ser procesadas teniendo en cuenta la correlación existente entre los distintos canales de color de la imagen. En este sentido, la solución probablemente más conocida y estudiada es el enfoque vectorial. Las primeras soluciones de filtrado vectorial, como por ejemplo el filtro de mediana vectorial (VMF) o el filtro direccional vectorial (VDF), se basan en la teoría de la estadística robusta y, en consecuencia, son capaces de realizar un filtrado robusto. Desafortunadamente, estas técnicas no se adaptan a las características locales de la imagen, lo que implica que usualmente los bordes y detalles de las imágenes se emborronan y pierden calidad. A fin de solventar este problema, varios filtros vectoriales adaptativos se han propuesto recientemente. En la presente Tesis doctoral se han llevado a cabo dos tareas principales: (i) el estudio de la aplicabilidad de métricas difusas en tareas de procesamiento de imagen y (ii) el diseño de nuevos filtros para imagen en color que sacan provecho de las propiedades de las métricas difusas y la lógica difusa. Los resultados experimentales presentados en esta Tesis muestran que las métricas difusas y la lógica difusa son herramientas útiles para diseñar técnicas de filtrado,Morillas Gómez, S. (2007). Fuzzy metrics and fuzzy logic for colour image filtering [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1879Palanci

Robustifying Vector Median Filter

This paper describes two methods for impulse noise reduction in colour images that outperform the vector median filter from the noise reduction capability point of view. Both methods work by determining first the vector median in a given filtering window. Then, the use of complimentary information from componentwise analysis allows to build robust outputs from more reliable components. The correlation among the colour channels is taken into account in the processing and, as a result, a more robust filter able to process colour images without introducing colour artifacts is obtained. Experimental results show that the images filtered with the proposed method contain less noisy pixels than those obtained through the vector median filter. Objective measures demonstrate the goodness of the achieved improvement

Colour image smoothing through a soft-switching mechanism using a graph model

[EN] In this study, the authors propose a soft-switching ¿lter to improve the performance of recent colour image smoothing ¿lters when processing homogeneous image regions. The authors use a recent ¿lter mixed with the classical arithmetic mean ¿lter (AMF). The recent method is used to process image pixels close to edges, texture and details and the AMF is only used to process homogeneous regions. To this end, the authors propose a method based on the graph theory to distinguish image details and homogeneous regions and to perform a soft switching between the two ¿lters. Experimental results show that the proposed method provides improved results which supports the appropriateness of the graph theory-based method and suggests that the same structure can be used to improve the performance of other non-linear colour image smoothing methods.The authors acknowledge the support of Spanish Ministry of Science and Innovation under grant MTM2009-12872-C02-01, Spanish Ministry of Science and Technology under grant MTM2010-18539 and DGCYT under grant MTM2009-08933Jordan Lluch, C.; Morillas, S.; Sanabria Codesal, E. (2012). Colour image smoothing through a soft-switching mechanism using a graph model. IET Image Processing. 6(9):1293-1298. doi:10.1049/IET-IPR.2011.0164S129312986