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

Métodos paralelos para el filtrado de imágenes digitales con aplicación médica

Un problema común en la imagen médica es la calidad de los resultados gráficos. Normalmente existe una relación directa entre la calidad de las imágenes resultantes y la cantidad de radiación emitida en los dispositivos durante el proceso de obtención. El uso de radiación sobre el paciente puede tener consecuencias no siempre recomendadas. Se presentan algoritmos que ayudan con la restauración de estas imágenes médicas. Para poder ayudar a decrementar el uso de dosis de radiación en este tipo de procesos podemos generar imágenes médicas utilizando configuraciones que permitan esta situación. Como consecuencia tendremos como resultado imágenes de peor calidad y con una alta probabilidad las capturas tendrán adquiridos ruidos de tipo gaussiano, impulsivo o combinaciones de ambos. Los algoritmos presentados en este trabajo contrarrestan los efectos de la bajada de radiación en el momento de la adquisición, esto lo hacen mejorando las imágenes mediante métricas fuzzy. En estos tres casos (imágenes con ruido impulsivo, gaussiano y ruido mixto impulsivo-gaussiano) los resultados han sido satisfactorios. Por un lado, el estudio de los algoritmos se ha realizado mediante el uso de bibliotecas de imágenes estándar y accesibles en este campo de investigación. Por otra parte, su eficacia ha sido probada en imágenes médicas. El proceso de investigación que se ha llevado a cabo ha seguido estos pasos: definición y diseño de nuevos algoritmos de filtrado, aplicación y estudio de los algoritmos en imágenes a color, optimización y estudio para su uso en imagines médicas. Además, los algoritmos presentados se compararon con varios métodos de última generación que pueden resolver el mismo tipo de problemas. A continuación se llevó a cabo una optimización de los algoritmos usando técnicas de paralelización en diversas arquitecturas paralelas (multicores y GPUs). Las implementaciones paralelas obtuvieron speedups significativos que resultaron en reducciones importantes en los tiempos de ejecución que permiten el filtrado en tiempo real

Algoritmos paralelos para la detección y corrección de ruido impulsivo y ruido gaussiano basados en lógica fuzzy

Normalmente durante el proceso de adquisición o transmisión las imágenes digitales pueden corromperse mediante ruido. Un problema importante del procesamiento de imágenes es eliminar el ruido preservando algunas características como los bordes, texturas y detalles. Dos problemas comunes son el ruido gaussiano y el ruido impulsivo, los cuales son introducidos durante los procesos de adquisición y transmisión, respectivamente. Se han planteado muchos métodos para eliminar tanto el ruido gaussiano, como el ruido impulsivo. En este trabajo se plantean dos posibles soluciones basadas en lógica fuzzy. En un primer lugar, se afrontará la corrección de imágenes con color corruptas únicamente con ruido impulsivo y seguidamente, la corrección de imágenes con ruido mixto gaussiano e impulsivo. Resultados experimentales han mostrado que estas técnicas de filtrado muestran cierta competitividad respecto a otros métodos del estado del arte. Por otro lado, muestran el inconveniente en imágenes de una gran resolución, ya que los equipos no muestran un rendimiento óptimo en lo que respecta a tiempos de ejecución. Éstos no tienen suficiente potencia como para poder ejecutarlo en tiempo real y tener una verdadera aplicación práctica. Tanto el filtro Fuzzy Peer Group Averaging Filter (FPGA) como el filtro de dos etapas basado en lógica fuzzy para imágenes con ruido impulsivo [18] han dado buenos resultados pero no parece apropiado para procesamientos en tiempo real. Sin embargo, estos algoritmos muestran grandes potenciales para el paralelismo y la localización de datos. Esto lo hace adecuado para ser ejecutados en hardware habilitado para el paralelismo. Por estas causas, se decidió realizar una versión paralelizada de estos algoritmos para poder aprovechar sus buenos resultados de detección, corrección y poder combinarlo con unos resultados temporales que lo hagan apropiado para ejecuciones en tiempo real. Se han probado estos algoritmos desarrollando programas para multi-cores, obteniendo unos resultados cercanos a un speedup lineal con respecto al número de procesadores utilizados. Para poder establecer una proporcionalidad de mejora respecto a las imágenes corruptas se ha utilizado el PSNR, este tipo de estadística nos permite saber en cuanto se parecen dos imágenes

Hybrid Filter Based on Fuzzy Techniques for Mixed Noise Reduction in Color Images

To decrease contamination from a mixed combination of impulse and Gaussian noise on color digital images, a novel hybrid filter is proposed. The new technique is composed of two stages. A filter based on a fuzzy metric is used for the reduction of impulse noise at the first stage. At the second stage, to remove Gaussian noise, a fuzzy peer group method is applied on the image generated from the previous stage. The performance of the introduced algorithm was evaluated on standard test images employing widely used objective quality metrics. The new approach can efficiently reduce both impulse and Gaussian noise, as much as mixed noise. The proposed filtering method was compared to the state-of-the-art methodologies: adaptive nearest neighbor filter, alternating projections filter, color block-matching 3D filter, fuzzy peer group averaging filter, partition-based trimmed vector median filter, trilateral filter, fuzzy wavelet shrinkage denoising filter, graph regularization filter, iterative peer group switching vector filter, peer group method, and the fuzzy vector median method. The experiments demonstrated that the introduced noise reduction technique outperforms those state-of-the-art filters with respect to the metrics peak signal to noise ratio (PSNR), the mean absolute error (MAE), and the normalized color difference (NCD).This work was funded by the Spanish Ministry of Science, Innovation, and Universities (grant RTI2018-098156-B-C54) and it was co-financed with FEDER funds

A Parallel Fuzzy Algorithm for Real-Time Medical Image Enhancement

Medical images may be corrupted by noise. This noise affects the image quality and can obscure important information required for accurate diagnosis. Effectively apply filtering techniques can facilitate diagnosis or reduce radiation exposure. In this paper, we introduce a parallel method designed to reduce mixed Gaussian-impulse noise from digital images. The method uses fuzzy logic and the fuzzy peer group concept. Implementations of the method on multi-core interface using the open multi-processing (OpenMP) and on graphics processing units (GPUs) using CUDA are presented. Efficiency is measured in terms of execution time and in terms of MAE, PSNR and SSIM over medical images from the mini-MIAS database and over computed radiography (CR) images generated at different exposure levels. These images have been contaminated with impulsive and/or Gaussian noise. Experiments show that the proposed method obtains good performance in terms of the above mentioned objective quality measures. After applying multi-core and GPUs optimization strategies, the observed time shows that the new filter allows to remove mixed Gaussian-impulse noise in real-time.This research was supported by the Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities (Grant RTI2018-098156-B-C54) co-financed by FEDER funds