Procesamiento en Tiempo Real de Secuencias de Vídeo usando Filtros de Orden Estadístico
Real Time Video Sequence Processing using Statistical Order Filters
Francisco Gomeztagle1, Francisco Gallegos Funes2, Volodymyr Ponomaryov1 y Oleksiy Pogrebnyak3
1 Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, U.P. Culhuacan del IPN
Av. Santa Ana 1000, Col. San Francisco Culhuacan, CP. 04430, México, D.F., México ]]>
email: vponomar@ipn.mx
2 Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, U.P. Zacatenco del IPN
Av. IPN s/n, Col. Lindavista, CP. 07738, México D.F., México,
email: fgallegosf@ipn.mx
3 Centro de Investigación en Computación del IPN, Av. Juan de Dios Bátiz s/n, Col. Lindavista, C.P. 07738, México D.F., México,
email: olek@pollux.cic.ipn.mx
Artículo recibido en Julio 28, 2004; aceptado Julio 08, 2005
Resumen
]]> En este artículo se presentan los resultados del filtrado de ruido impulsivo usando los algoritmos RM–KNN justificados mediante criterios de rendimiento objetivo y subjetivo, la implementación en tiempo real de los filtros de tipo RM–KNN (Rank M–type K–nearest neighbor) para imágenes fijas y secuencias de video, así como su comparación con algunos filtros ya conocidos por su buen rendimiento y investigados en diferentes artículos. Los filtros propuestos reducen el ruido de tipo impulsivo y a la vez preservan los detalles finos de las imágenes para diferentes aplicaciones como video conferencia, percepción remota y visión artificial. El procesamiento de secuencias se realizo en tiempo real mediante el DSP TMS320C6711.Palabras Clave: Filtrado de Imágenes, Filtros de Orden Estadístico, Filtros RM–KNN, DSP TMS320C6711.
Abstract
In this paper we present the results of the impulsive noise filtering using the RM–KNN (Rank M–type K–nearest neighbor) algorithms justified by means of objective and subjective criterions of performance, the implementation in real time of the RM–KNN type filters for fixed images and video sequences, as well as their comparison with some filters already known by their good performance and investigated in different articles. The proposed filters reduce the noise of impulsive type and at the same time they preserve the fine details of the images for different applications like video conferencing, remote sensing and computer vision. The data processing was realized in real time by the use of DSP TMS320C6711.
Keywords: Image Filtering, Order Statisctic Filters, RM–KNN filters, DSP TMS320C6711.
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Agradecimientos
]]> Los autores dan las gracias al Instituto Politécnico Nacional por los apoyos brindados.
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