Sistema adaptativo de detecção e remoção de ruídos em vídeos - Arias, Rafael Lucien Bahr (2024)
Resumo: Os vídeos digitais proporcionaram avanços fundamentais na era da informação, mas ainda enfrentam problemas decorrentes das falhas originadas no seu processo de aquisição e transmissão, que ocasionam ruídos e a perda das informações presentes no vídeo Os algoritmos de restauração geralmente presumem um único modelo de ruído, como por exemplo o aditivo Gaussiano, enquanto na prática as imagens e vídeos podem ser corrompidos por diferentes tipos de ruído que seguem uma distribuição distinta dependendo da aplicação, como o ruído impulsivo e o multiplicativo speckle Neste trabalho, a proposta é de uma abordagem adaptativa que leva em consideração estas três classes de ruído para a restauração de vídeos, realizando a detecção e estimação do nível de ruído com modelos de aprendizado supervisionado a fim de adaptar a técnica de filtragem, sendo empregada uma estratégia de pré-processamento com fusão de atributos para aprimorar a identificação do ruído incluindo a sua ausência Foram avaliadas seis técnicas de redução de ruído em doze bases de dados de vídeos utilizando a métrica de qualidade VQM (Video Quality Metric), uma métrica específica para vídeos que leva em consideração a dimensão temporal e apresenta alta correlação com a avaliação humana A partir disso, o sistema de detecção e estimação foi avaliado em relação à seleção da técnica de filtragem e ao desempenho da restauração resultante em comparação a outros três estimadores de ruído da literatura Os resultados obtidos mostraram que a filtragem selecionada pelo sistema proposto foi quantitativamente superior na maioria dos tipos de ruídos considerados, onde a remoção de ruído obteve resultados relativamente próximos da seleção de referência e substancialmente melhores do que na filtragem sem adaptação