Aplicación del método de Descomposición Empírica de Modos al procesamiento de imágenes

MARÍA BELÉN BERNINI; ALEJANDRO FEDERICO; GUILLERMO H. KAUFMANN

Buenos Aires, Argentina

Workshop; Escuela y Workshop de Ciencias de las Imágenes (ECImag 2008); 2008

Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires

<!-- /* Style Definitions */ p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal {mso-style-parent:""; margin:0cm; margin-bottom:.0001pt; mso-pagination:widow-orphan; font-size:12.0pt; font-family:"Times New Roman"; mso-fareast-font-family:"Times New Roman";} @page Section1 {size:612.0pt 792.0pt; margin:70.85pt 3.0cm 70.85pt 3.0cm; mso-header-margin:36.0pt; mso-footer-margin:36.0pt; mso-paper-source:0;} div.Section1 {page:Section1;} --> El método de Descomposición Empírica de Modos (EMD por sus siglas en inglés) es una técnica adaptativa y automática desarrollada por Huang et al. en 1998 que se usa para descomponer una señal en un bajo número de funciones de base llamadas Funciones de Modo Intrínseco (IMFs) y un residuo. Al sumar todas las IMFs y el residuo se puede reconstruir la señal sin pérdida de información. La descomposición usando EMD se lleva a cabo a través de un proceso automático llamado tamizado, el cual no requiere de funciones de base fijas ni la intervención externa de un operador. Cada IMF captura las distintas componentes de frecuencia de la señal de entrada. Es decir, las primeras IMFs representan las componentes de más alta frecuencia y las últimas las de frecuencia más baja. Por lo tanto, en las primeras IMFs se encuentra la información correspondiente a los detalles y contornos de una imagen. Estas características de las IMFs hacen del método de EMD una valiosa herramienta para aplicar al procesamiento de imágenes. Una de las ventajas más importantes del método EMD es la posibilidad de eliminar el ruido en una imagen sin afectar apreciablemente el resto de la información, dado que el mismo siempre se encuentra en las componentes de más alta frecuencia de la señal de entrada. Como el método EMD fue desarrollado para procesar señales unidimensionales, en una imagen el mismo se aplica a cada fila, columna y diagonal  a 45º y -45º y luego se promedian las imágenes obtenidas a lo largo de las 4 mencionadas direcciones. Más recientemente, se desarrolló el método EMD bidimensional o BEMD, el cual se puede usar para descomponer una imagen completa en sus IMFs, produciendo mejores resultados y con menor tiempo de cálculo. En este trabajo se muestra como los métodos EMD y BEMD se pueden aplicar a la descomposición de imágenes y en particular al filtrado de ruido mediante la eliminación de las primeras IMFs. También se muestra la aplicación de ambos métodos al procesamiento de los sistemas de franjas que se obtienen en Interferometría de Speckle Digital (DSPI), caracterizados por su bajo contraste y por contener  ruido de speckle con distribución exponencial. Por estas causas, dichas franjas son muy difíciles de filtrar sin perder información o agregar datos erróneos.