Aplicabilidad de la regularización morfológica basada en CHM a la eliminación de ruido

Abstract

[SPA]Una imagen obtenida de un dispositivo específico puede presentar ruido por diversos motivos, como interferencias o imperfecciones en la lente. Si el ruido es demasiado alto puede causar dificultades en la interpretación de la imagen, por lo que se requieren métodos para reducirlo. El objetivo de este trabajo es estudiar la aplicabilidad de la regularización del filtrado CHM en la reducción de distintos tipos de ruido en imágenes en escala de grises, haciendo hincapié en el ruido speckle, el cual se genera en las imágenes de Radar de Apertura Sintética (SAR). En primer lugar se introducen el concepto de morfología y los operadores morfológicos erosión, dilatación, apertura y cierre. A continuación se explica el uso de la CHM para construir operadores pseudo-morfológicos robustos que resultan apropiados para reducir algunos tipos de ruido, así como su regularización, que se emplea para recuperar la información de la imagen perdida en el filtrado CHM en las zonas donde el gradiente de la imagen es mayor. Se ha realizado un análisis variando los parámetros de la CHM y su regularización para obtener la configuración óptima en función de las características de la imagen mediante un análisis tanto matemático como visual. Por último se presentan las conclusiones sobre la utilidad de la regularización de la CHM, así como las dificultades que presenta el ruido speckle a la hora de encontrar una configuración adecuada, afectando a su viabilidad en aplicaciones reales. [ENG]Noise in images obtained from a specific device may occur for various reasons, such as interference or imperfections in the lens. If that noise is too high, it can cause difficulties for image interpretation, so mitigation methods are required. The aim of this work is to study the applicability of the CHM filtering regularization for reducing various types of noise in gray-scale images, focusing on speckle noise, which is present on images of Synthetic Aperture Radar (SAR). First of all, the concept of morphology and morphological operators erosion, dilation, opening and closing are introduced. Then it is explained the use of CHM to build robust pseudo-morphological operators which are appropriate to reduce certain types of noise and regularization, which is used to retrieve lost information from the picture in the where the image gradient is higher. An analysis is carried out by varying the parameters of the CHM and its regularization to obtain the optimal setting depending on the image properties using both mathematical and visual analysis. Finally, conclusions are presented about the usefulness of the CHM regularization and the difficulties which come with speckle noise when trying to find a suitable setting, affecting their viability in real applications.