Contribuciones para métodos de restauración de imágenes

Resumen

En esta tesis se presentan 4 contribuciones aplicadas al campo de tratamiento digital de imagen, concretamente en la restauración de imágenes. Se han buscado y obtenido mejoras del proceso básico de restauración, principalmente en 3 problemáticas concretas de la restauración de imágenes: A,- Filtro de restauración: se propone un sistema de desconvolución (similar a un filtrado inverso espacial) de imagen que puede aplicarse en un filtro de restauración clásico como puede ser el filtro de Wiener. El proceso de desconvolución descrito permite reducir la problemática del problema inverso, principal escollo en la restauración de imágenes, a cambio de una mayor complejidad computacional. B,- Estimación de parámetros de filtro de restauración: en muchos procesos de restauración es necesario realizar una estimación de ciertos valores de la imagen original, desconocidos a priori. Si se realiza una mala estimación, la restauración empeora. Por ello se propone un sistema iterativo de degradaciones/restauraciones, que consigue una desensibilización del proceso de restauración a dichas estimaciones. C,- Sistema de restauración para imagen con bordes truncados: en la mayoría de los procesos de restauración se tiende a ignorar el efecto de los bordes truncados ya que se supone que pueden ser minimizados por otros procesos. En esta tesis se presenta un método de restauración basado en una red neuronal (el perceptrón multicapa) que si que permtie realizar la restauración en una imagen con bordes truncados, realizando una estimación de dichos bordes. La red utilizada no es entrenada de la forma habitual, sino que utilizando un sistema de entrenamiento de red basado en criterios de minimización de energía. Por último esta tesis aporta un sistema de medida de calidad de imágen que permite a un sistema automático, y dada una imagen a evaluar, dar la misma nota subjetiva que daría un evaluador humano, pero basándo