Análise e restauração de vídeos de Microscopia Eletrônica de Baixa Energia

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Contato, Welinton Andrey
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Filtragem não local; Low energy electron microscopy; Microscopia eletrônica de baixa energia; Non-local denoising; Non-local means; Remoção de borramento em vídeos; Remoção de ruídos em vídeos; Video deblur; Video denoise
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-04012017-143212/

A Microscopia Eletrônica de Baixa Energia (LEEM) é uma recente e poderosa modalidade para o estudo de superfície passível de uma grande quantidade de degradações, como ruídos e borramento. Ainda incipiente na literatura, este trabalho visou a análise e identificação das fontes de degradações presentes em vídeos, além da utilização de um conjunto de técnicas de remoção de ruído e borramento para a restauração de dados LEEM. Além disso, foram desenvolvidas duas novas técnicas de filtragem de vídeo como intuito de preservar detalhes pequenos e texturas presentes. Na etapa de análise foi constatado que as imagens LEEM possuem uma grande quantidade e variedade de ruídos, sendo o Gaussiano o mais preponderante. Foi também estimada a Função de Espalhamento de Ponto (PSF) do microscópio utilizado, visando o emprego de técnicas de redução de borramento. Este trabalho também analisou a combinação de técnicas de redução de borramento com as técnicas de filtragem do ruído Gaussiano existente. Foi constatado que as técnicas não locais, como Non-Local Means (NLM) eBlock-Matching 3-D (BM3D), proveem uma maior capacidade de filtragem das imagens LEEM, preservando descontinuidades. Ainda nesta análise, identificou-se que algumas técnicas de redução de borramento não são efetivas em imagens LEEM, exceto a técnica Richardson-Lucy (RL) que suprimiu grande parte do borramento sem adicionar mais degradação. A indesejável remoção de pequenas estruturas e texturas pelas técnicas de filtragem existentes motivou o desenvolvimento de duas novas técnicas de filtragem de ruído Gaussiano (NLM3D-LBP-MSB eNLM3D-LBP-Adaptive) que mostraram resultados superiores para filtragem de imagens com grande quantidade de textura. Porém, em imagens com muitas regiões homogêneas o BM3D foi superior. Avaliações quantitativas foram realizadas sobre imagens artificiais. Em imagens LEEM reais, realizou-se um experimento qualitativo em que observadores avaliaram visualmente o resultado de restaurações por diversas técnicas existentes e as propostas neste trabalho. O experimento comprovou que os métodos de filtragem não locais foram superiores, principalmente quando combinados com o método RL. Os métodos propostos produziram bons resultados, entretanto, inferiores aos exibidos pelas técnicas NLM eBM3D. Este trabalho demonstrou que as técnicas de filtragem não locais são as mais adequadas para dados LEEM. Além disso, a técnica RL mostrou-se eficaz na redução de borramento.