Filtragem Não Local de Ruído Poisson-Gaussiano em Imagens de Microscopia de Fluorescência

• Processo: 24/03220-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2024
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Alexandre Luís Magalhães Levada
• Beneficiário: Nathalia Brasilino Gimenes
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Filtragem adaptativa Microscopia de fluorescência Processamento digital de imagens
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: filtragem adaptativa | Filtragem não local | Microscopia de Fluorescência | Ruído Poisson-Gaussiano | Transformadas de estabilização de variância | Processamento Digital de Imagens

Resumo

A filtragem de ruído em imagens é um tópico de grande interesse nas áreas de processamento de imagens e visão computacional, em especial em aplicações médicas e biológicas. O modelo de degradação mais comum em redução de ruído em imagens é o Gaussiano, em que o ruído é aditivo e independente do sinal de interesse, o que simplifica a derivação dos métodos e algoritmos numéricos. Porém, devido ao processo físico de formação de imagens de microscopia de fluorescência, muito utilizadas para observar estruturas de escala pequena, como bactérias, moléculas em células e composição de tecidos celulares, o sinal é corrompido por um ruído Poisson-Gaussiano, que é uma mistura de dois modelos distintos. Neste projeto de pesquisa, como forma de superar essa dificuldade, propõe-se a utilização de algoritmos de filtragem não local em conjunto com transformadas de estabilização da variância (TEV), de modo a ajustar a estatística do ruído Poisson-Gaussiano para o filtro Non-Local Means (NLM). Experimentos computacionais com imagens reais serão conduzidos para avaliar o desempenho dos métodos de filtragem com e sem TEV's, de modo a comparar métricas quantitativas de qualidade de imagens. Espera-se conseguir melhores resultados de filtragem de ruído Poisson-Gaussiano em imagens de microscopia de fluorescência em comparação com o filtro NLM padrão, o que pode ser considerado um avanço científico e tecnológico em diversas aplicações.