Evaluación del desempeño de 2 métodos de súper resolución aplicado a imágenes médicas en 2D

Descripción del Articulo

La presente tesis tiene como finalidad evaluar el desempeño de 2 métodos de Súper Resolución aplicados a imágenes médicas digitales en 2D: El método Iterative Back Projecting (IBP) y el método Iterative Kernel Steering (IKS), utilizando el indicador objetivo denominado PSNR (Peak Signal to Noise Rat...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Camargo Fernández Baca, Enzo
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2016
Institución:Universidad Nacional de Ingeniería
Repositorio:UNI-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/5389
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.14076/5389
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Súper resolución de imágenes
Procesamiento de imágenes
Calidad de una imagen digital: PSNR
Descripción
Sumario:La presente tesis tiene como finalidad evaluar el desempeño de 2 métodos de Súper Resolución aplicados a imágenes médicas digitales en 2D: El método Iterative Back Projecting (IBP) y el método Iterative Kernel Steering (IKS), utilizando el indicador objetivo denominado PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) para evaluar el desempeño de cada método en las pruebas sintéticas, el cual se calcula basado en las diferencias que existen entre la imagen original (HR) y la imagen en Súper Resolución (SR) obtenida. La Súper Resolución es una tecnología diseñada en el campo del procesamiento de imágenes, diseñada con la finalidad de obtener una imagen de mayor resolución hasta 8 veces mayor a la imagen o imágenes de entrada, mediante el modelamiento de los fenómenos que afectan su obtención y minimizar sus efectos, mediante la adición de información que permita reconstruir la imagen real (HR) de forma más aproximada posible, logrando de esta manera la imagen en Súper Resolución (SR), esto es graficado en la Figura 27, donde se presenta el Esquema general de la Tesis, presentando el problema y su solución mediante Súper Resolución. En la presente tesis se logra mejorar la calidad de la imagen hasta 3 veces (3x) en relación a la imagen inicial obtenida, es decir, si la imagen de entrada tiene una resolución de 240 x 240 pixeles, se incrementa hasta en 720 x 720 pixeles, 3 veces en cada dirección ancho y alto. En relación al desempeño obtenido de métodos evaluados se demuestra que el método IBP (varias imágenes de entrada) es mejor el IKS (1 sola imagen de entrada), en los que no hay presencia de ruido, es decir, PSNR (IBP) > PSNR (IKS), asimismo hay casos que los que predomina el ruido, se observa que el IKS tiene mejores resultados obteniéndose PSNR (IBP) < PSNR (IKS). El aporte del presente trabajo y su desarrollo es trascendental por las potenciales aplicaciones futuras en mamografía, ecografía, rayos X, digitalización de placas de imágenes médicas, así como aplicaciones en la industria, seguridad civil y militar, exploración minera, forestal, hídrica y recursos en general, esto debido a que las imágenes al ser digitalizadas se pueden procesar y explotar de muchas maneras y extraer información relevante según su área de aplicación para la toma de decisiones. Palabras Clave: Súper Resolución, Método Iterative Back Projecting (IBP), Método Iterative Kernel Steering (IKS), mejora de la resolución de una imagen digital, fenómenos que afectan la resolución de la imagen, ruido, sub muestreo, desenfoque, interpolación de imágenes, Pico de Señal Ratio– Ruido o Peak Signal to Noise Ratio en ingles (PSNR), Punto de Funcion de Propagación o Point Spread Function (PSF), Pruebas sinteticas, imágenes médicas digitales, aplicaciones para el desarrollo nacional, aplicaciones en imágenes médicas, aplicaciones en imágenes satelitales.
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