Sistema adaptativo de detecção e remoção de ruídos em vídeos

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dataload.collectionmapped02 - Mestrado - Ciência da Computaçãopt_BR
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dc.contributor.advisorFelinto, Alan Salvany [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorArias, Rafael Lucien Bahrpt_BR
dc.contributor.bancaPereira Neto, Osvaldo Coelhopt_BR
dc.contributor.bancaBarbon Junior, Sylviopt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T14:30:46Z
dc.date.available2024-05-01T14:30:46Z
dc.date.created2019.00pt_BR
dc.date.defesa21.03.2019pt_BR
dc.description.abstractResumo: 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 adaptaçãopt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: Digital videos have provided fundamental breakthroughs in the information age, but they still face problems originated from flaws in their acquisition and transmission process, which cause noise and loss of information in the video Denoising algorithms often assume a single noise model, for instance, additive Gaussian noise, whereas in practice images and videos can be corrupted by different types of noise that follow a distinct distribution depending on the application, such as impulsive and multiplicative speckle noise In this work, the proposal is an adaptive approach that takes into account these three noise classes for the restoration of videos, by performing noise detection and estimation with supervised learning models in order to adapt the filtering technique, employing a preprocessing strategy with feature fusion to improve the identification of noise including its absence Six denoising techniques were evaluated in twelve video databases using the Video Quality Metric (VQM), a video-specific metric that takes into account the temporal dimension and has a high correlation with human evaluation Based on the experiments, the detection and estimation system was evaluated in relation to the selection of the filtering technique and the performance of the resulting restoration in comparison to three other noise estimators from the literature The obtained results showed that the selected filtering by the proposed system was quantitatively superior in the majority of the considered noise types, where the noise removal obtained results relatively close to the reference selection and substantially better than in the filtering without adaptationpt_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/14390
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameCiência da Computaçãopt_BR
dc.relation.departamentCentro de Ciências Exataspt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.subjectVídeo digitalpt_BR
dc.subjectRuídopt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectSompt_BR
dc.subjectRegistro e reproduçãopt_BR
dc.subjectNoisept_BR
dc.subjectRecording and reproducingpt_BR
dc.subjectSoundpt_BR
dc.subjectDigital videopt_BR
dc.titleSistema adaptativo de detecção e remoção de ruídos em vídeospt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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