Inpainting de imagens digitais por estimação de curvas de decaimento dos coeficientes wavelet via regularidade e espaços de Besov.

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Penedo, Sergio Ricardo Master
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Image processing; Processamento de imagens; Processamento de vídeo; Video processing
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-29122014-112935/

Com a crescente veiculação de sinais de informação visual nos meios de comunicação, métodos de inpainting de imagens passaram a ser cada vez mais importantes. Esses métodos, usualmente propostos para minimizar os efeitos de perda de blocos de dados, analisam prioritariamente a correlação espacial entre porções de uma imagem, sem explorar intensivamente a informação no domínio da frequência. Em outra vertente, técnicas que buscam avaliar perdas de blocos em imagens não descrevem localmente uma figura de mérito consistente para aferição da correlação espacial entre os pixels de cada bloco corrompido. No contexto de se explorar o sinal de informação visual em múltiplas resoluções, este trabalho apresenta uma técnica de inpainting de imagens digitais, extensível a aplicações que manipulem sinais de vídeo, a partir da análise da propriedade de regularidade das wavelets na decomposição multi-resolução de imagens, descrita localmente no sentido do espaço vetorial de Besov, um espaço com suavidade generalizada que comporta razoavelmente modificações nos coeficientes wavelet dos quadros visando à correção de informação. O trabalho descreve uma técnica de estimação de curvas de decaimento dos coeficientes wavelet dos pixels, baseada na observação da propriedade de regularidade, objetivando a correção de blocos de pixels contaminados por ruído. A partir da observação de tais características, o trabalho propõe um algoritmo de inpainting, no domínio da transformada wavelet, aplicado a imagens, perfazendo tanto a detecção, baseada em um critério de limiarização de correlação cruzada dos coeficientes wavelet, como a correção dos blocos de pixels danificados, fundamentada na reconstrução de informação a partir de uma função de decaimento projetada para tais coeficientes. Resultados de simulações obtidos para a aplicação do método em imagens corrompidas por diferentes padrões de ruído mostram seu bom desempenho comparativamente a outros recentes métodos. Ao final, são apresentados tópicos que serão explorados no prosseguimento da investigação.