Diseño automático de un clasificador para filtrado de ruido en imágenes binarias utilizando análisis discriminante lineal

Abstract

El siguiente trabajo presenta el diseño automático de un clasificador para filtrado de ruido en imágenes binarias utilizando la técnica del análisis discriminante lineal. Se diseñó el clasificador en dos etapas: entrenamiento y testeo. En la etapa de entrenamiento, utilizando un conjunto de n-pares de imágenes con ruido aditivo al 10%, se obtuvo una matriz de observaciones con sus respectivas etiquetas para una ventana de tamaño 3x3 y 5x5. Aplicando la técnica del análisis discriminante lineal se consiguió un conjunto de coeficientes generando un nuevo filtro que es el que se propone en este trabajo. En la etapa de testeo se comparó el clasificador propuesto con un filtro heurístico, en este caso se eligió el filtro mediana. Ambos fueron aplicados a tres imágenes de prueba con ruido aleatorio al 10%. Se calculó el error cuadrático medio para ambas técnicas. Se concluyó que, para las condiciones experimentales diseñadas, el clasificador propuesto tiene un mejor rendimiento con respecto al filtro mediana.

In this work, we present an automatic design of a classifier for noise filtering in binary images using linear discriminant analysis. The classifier was designed in two stages: training and testing. In the training stage, we use a set of n-pairs of images with 10% additive noise to obtain a matrix of observations with their respective labels for 3x3 and 5x5 windows. We propose to apply linear discriminant analysis to obtain a set of coefficients in order to define the new filter. In the testing stage, the proposed classifier was compared with a heuristic filter, in this case, the median filter was chosen. Both were applied to different images with random noise. The mean square error was calculated. The proposed classifier has a better performance with respect to the median filter for the experimental conditions designed.