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Abstract:
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Filtro de Difusão Anisotrópico é uma técnica bem estabelecida para melhoria de imagens que pode ser empregada para suavização de imagens ainda preservando alguma informação de borda. Entretanto, quando é necessário aplicar muitas iterações do filtro, gradualmente as bordas desaparecerão e serão esmaecidas pelo processo. Este trabalho propôs a adoção de mapa de gradientes coloridos para guiar o processo de suavização que claramente define quais bordas serão preservadas depois de muitas iterações. Como característica adicional, o método proposto emprega informações estatísticas para variar o parâmetro de lambda dinamicamente durante a filtragem, permitindo uma suavização adaptativa mais sensível. Os resultados alcançados demonstram-se superiores quando comparados com o filtro tradicional. Anisotropic diffusion filter is a well-established technique for image enhancement that can be employed to smooth images while preserving some degree of edge information. However, when it becomes necessary to apply a large number of filtering iterations, edges gradually fade away and are ultimately smoothed by the process. We propose the adoption of a color gradient map to guide the smoothing so that clearly-defined edges are preserved even after many iterations. As an additional feature, our method employs the statistical information to vary the lambda parameter dynamically during filtering, allowing for a more sensitive adaptive smoothing. The results achievied show good results when compared with traditional filter. |
