Filtragem de Ruído em Imagens Tomográficas com Baixa Taxa de Contagem Utilizando uma Abordagem Bayesiana Contextual

• Processo: 10/09248-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Vigência (Início): 01 de setembro de 2010
• Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2013
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Nelson Delfino d'Ávila Mascarenhas
• Beneficiário: Denis Henrique Pinheiro Salvadeo
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Processamento de imagens Campos aleatórios markovianos
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Abordagem Bayesiana Contextual | Baixa Taxa de Contagem | Campos Aleatórios Markovianos | Filtragem de Ruído | Imagens Tomográficas | Processamento de Imagens

Resumo

Imagens de tomografia computadorizada, em diversos casos, precisam ser adquiridas com baixa contagem de fótons devido ao baixo tempo de exposição aos raios do tomógrafo, fazendo com que as projeções obtidas sejam corrompidas por ruído Poisson. Invocando o Teorema Central do Limite, as imagens reconstruídas tendem a ser corrompidas por ruído gaussiano. Desta forma, este trabalho propõe a filtragem de ruído da imagem obtida adotando um modelo a priori contextual pela utilização de Campos Markovianos, a fim de melhorar a qualidade visual da imagem reconstruída.

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

SALVADEO, DENIS H. P.; MASCARENHAS, NELSON D. A.; LEVADA, ALEXANDRE L. M.. Nonlocal Markovian models for image denoising. JOURNAL OF ELECTRONIC IMAGING, v. 25, n. 1, JAN 2016. (10/09248-7, 13/25595-7)