Este documento presenta un nuevo filtro adaptativo de mediana (NAMF) para reducir el ruido impulsivo en secuencias de video de resonancia magnética en color. El NAMF usa máscaras de convolución unidireccionales para detectar píxeles ruidosos y aplica un filtro de mediana adaptativo. Los resultados muestran que el NAMF reduce el ruido impulsivo de manera efectiva y preserva las líneas finas, superando otros métodos en términos de métricas cuantitativas y cualitativas

1. Reducción de Ruido Impulsivo en Secuencias de Video en Color de Resonancia Magnética

2. María Nieves Florentín Núñez Ezequiel López Rubio Universidad Nacional de Itapúa, Facultad de Ingeniería. Paraguay Universidad de Málaga, Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación España Sérgio Antonio Pohlmann Universidad Nacional de Itapúa, Facultad de Ingeniería Paraguay

3. Reducción de Ruido Impulsivo en Secuencias de Video en Color de Resonancia Magnética CACIC 2009 Introducción Las Secuencias de video son menudo son contaminadas por ruido de muchas formas diferentes. Existen numerosas técnicas de detección y de reducción de ruido. Por ejemplo, los filtros de la media, media armónica y media aritmética, son buenos para reducir ruido Gaussiano. El filtro de la mediana, es uno de los filtros más populares para reducir ruido impulsivo. Filtro de la mediana estándar Video: Angiografía de osteosarcoma Video original Video ruidoso Filtro de la mediana estándar

5. Adaptive Two-pass Median (ATM). Propuesto por Lin and Yu, 2004.

6. Neuro-Fuzzy Rule Base Adaptive Median (NFRBAM). Propuesto por Toprak, Özerdem and Güler, 2008.Proponemos un Nuevo Filtro de la Mediana Adaptable, NAMF (New Adaptive Median Filter).

8. Ruido Valor aleatorio: donde la contaminación de los componentes son variables aleatoria [0, 255].Ruido sal y pimienta

9. CACIC 2009 Reducción de Ruido Impulsivo en Secuencias de Video en Color de Resonancia Magnética Método Propuesto Diagrama de bloques del método propuesto Detector de impulso Se base en dos suposiciones: 1) una imagen sin ruido consiste en áreas locales que varían suavemente, separadas por bordes y 2) un píxel ruidoso toma un valor sustancialmente más grande o más pequeño que las de sus vecinos.

13. CACIC 2009 Reducción de Ruido Impulsivo en Secuencias de Video en Color de Resonancia Magnética Filtro de la mediana Aporte

14. CACIC 2009 Reducción de Ruido Impulsivo en Secuencias de Video en Color de Resonancia Magnética Algoritmo del filtro propuesto Paso 0: Leer un video. Paso 1:recorrer fotograma por fotograma y añadir ruido impulsivo con una densidad de 0.05, tanto al fotograma actual como al fotograma anterior y posterior. Paso 2:definir las cuatro máscaras de convolución de 5x5 y segmentar el fotograma ruidosa actual. Paso 3: calcular el mínimo valor absoluto de rpk , es decir, de las cuatro convoluciones resultantes.

15. CACIC 2009 Reducción de Ruido Impulsivo en Secuencias de Video en Color de Resonancia Magnética Paso 4:Comparar zk(i, j), con un umbral predefinido T para determinar si es un píxel ruidoso. Paso 5: Sí zk(i, j)es un píxel ruidoso, es decir es mayor que T, entonces ir al Paso 6, en caso contrario mantener la intensidad del píxel. Paso 6:Aplicar el filtro de la mediana, si se cumplen las condiciones de la ecuación siguiente, en caso contrario, mantener la intensidad del píxel.

18. María Nieves Florentín Núñez Ezequiel López Rubio ezeqlr@lcc.uma.es florentin@uni.edu.py Universidad de Málaga, Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación España Universidad Nacional de Itapúa, Facultad de Ingeniería Paraguay Sérgio Antonio Pohlmann sergio@ycube.net Universidad Nacional de Itapúa, Facultad de Ingeniería Paraguay