Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/3541
Título: Remoção de ruídos baseada na função K de Ripley
Título(s) alternativo(s): Ripley function K noise removal
Autor(es): SARAIVA, Alexsandro da Silva
Palavras-chave: Remoção de ruídos em imagens
Processamento de imagens digitais
Função K de ripley
Removal noise in images
Digital image processing
K ripley function
Data do documento: 4-Fev-2018
Editor: Universidade Federal do Maranhão
Resumo: O ruído é um dos fatores dominantes e que detém uma parcela significativa na qualidade das imagens digitais. O mesmo princípio também pode ser observado nas imagens médicas (mamografia, termografia, ultrassonografia, etc.), em que tal parâmetro é ainda mais influente, pois a presença de uma determinada aglomeração de pontos neste tipo de imagem, pode indicar a presença de alguma alteração requerendo assim uma maior atenção. Logo, saber distinguir entre um ruído ou não, é vital em diversos tipos de situações e está ganhando cada vez mais destaque em meio a chamada era da informação. Tendo em vista este cenário, o principal objetivo deste trabalho é desenvolver uma nova técnica para a redução de ruídos presentes nas imagens digitais, baseando-se em uma técnica de processamento de imagens, Função K de Ripley, que é amplamente utilizado na área de mapeamento ambiental, para verificar se um determinado elemento pertence a um mesmo espaço de um determinado conjunto de árvores. Utilizando-se essa idéia, pode-se dizer que as árvores agora são os pontos da imagem e assim verificar se esse ponto pertence ao conjunto ou não. Se este não pertencer, existe uma grande chance de ser um ruído. Este trabalho visa exatamente esses pontos que não pertencem a imagem, removendo ou suavizando a quantidade desses ruídos na imagem final.
Descrição: Abstract Noise is one of the dominant factors that holds a significant share of the quality of digital images. The same principle can also be observed in medical images (mammography, thermography, ultrasonography, etc.), where such a parameter is even more influential, since the presence of a certain agglomeration of points in this type of image, may indicate the presence of something different requiring more attention. So knowing how to distinguish between a noise or not is vital in a variety of situations and it’s increasing prominence in the middle of the age we are in. Considering this scenario, the main objective of this work is to develop a new technique for the reduction of noise present in digital images, based on an image processing technique, Ripley’s Function K, that is widely used in the area of geographical mapping, to verify if a given element belongs to the same space of a certain set of trees. Using this idea, it can be said that trees are now the points of the image and thus check whether this point belongs to the set or not. If this does not belong, there is a great chance of being a noise. This work aims at exactly those points that do not belong to the image, removing or smoothing the amount of these noises in the final image.
URI: http://hdl.handle.net/123456789/3541
Aparece nas coleções:TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga

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