Image Restoration by Inpainting Methods Applied to CT Reconstruction

Descripción del Articulo

Digital inpainting es el arte de llenar partes perdidas o deterioradas de imágenes o videos en una forma que no es perceptible por un observador ordinario. Artefacto es cualquier error en la representación de la información introducida por el equipo o técnica involucrada. La reducción de artefactos...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Vargas Ángeles, Marcos Christian
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2012
Institución:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria
Repositorio:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI
Lenguaje:inglés
OAI Identifier:oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/1776
Enlace del recurso:http://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/1336616
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Diagnóstico por imagen
Procesamiento de imágenes
Técnicas digitales para el diagnóstico por imagen
Técnicas digitales en procesamiento de imágenes
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.06.02
Descripción
Sumario:Digital inpainting es el arte de llenar partes perdidas o deterioradas de imágenes o videos en una forma que no es perceptible por un observador ordinario. Artefacto es cualquier error en la representación de la información introducida por el equipo o técnica involucrada. La reducción de artefactos se considera un tema crítico en la investigación y desarrollo de rayos X CT. Nuestro enfoque es obtener una reducción de artefacto de metal (MAR), mediante la comparación de 2D inpainting resultados en el dominio de la proyección y sinogram. Nuestras imágenes CT provienen de CIVA (simulación), SkyScan2011, PerkinElmer (experimental). En primer lugar, probamos ocho algoritmos de inpainting: Variación Total (TV), Curvature Driven Diffusion (CDD), Mean Curvature Diffusion (MCD), Euler's Elastica, Morphologic Rotation Invariant (MRI), Fast Marching Method (FMM), Anisotropic Diffusion-Based (AdB) y Exemplar-Based (ExB). Luego validamos nuestros resultados utilizando el error cuadrático medio (MSE), la relación pico de señal a ruido (PSNR) y el Índice de Similitud Estructural Multi-Escala (MS-SSIM). Los resultados se compararon entre ellos considerando: el tiempo y las tres evaluaciones de calidad de imagen mencionadas. Finalmente, nuestros experimentos demostraron que nuestros dos mejores resultados de calidad MAR fueron obtenidos por CDD y ExB, para nuestras imágenes experimentales en el dominio de proyección. Los resultados en el dominio del sinograma fueron solo cualitativos.
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