Redução de ruído em vídeos em tempo real baseado na fusão do filtro de Kalman e filtro bilateral

Abstract

Neste trabalho é proposto um filtro para atenuação de ruído em vídeos, em tempo real, baseado na fusão de uma modificação do filtro de Kalman e do filtro bilateral, de forma a aproveitar características espaciais e temporais das imagens, preservando contornos e características essenciais à visão humana e computacional. O algoritmo proposto, chamado STMKF, mantém as características do filtro de Kalman original para regiões onde não há movimento e aplica o filtro bilateral nas regiões onde ocorre movimento, fazendo o filtro de Kalman convergir mais rápido para os novos valores adquiridos. Os resultados experimentais mostraram que o filtro é competitivo em relação aos demais, principalmente onde o fundo da imagem é estacionário. A avaliação de desempenho em CPUs e GPUs mostrou sua viabilidade em tempo real, com a filtragem de aproximadamente 30 frames FullHD por segundo em um Intel i7 e mais de 1000 FPS para um video 480p em GPU.<br>

Abstract : In this work is proposed a filter to minimize noise in videos, in real time, based on the fusion of a modified Kalman Filter and a bilateral filter, taking advantage of statial and temporal characteristics of the images, preserving contours and essential features for human and computer vision. The proposed algorithm, called STMKF, maintains the original Kalman filter characteristics in motionless regions and it applies the bilateral filter in regions with motion, which make the Kalman filter converge faster for the new acquired values. The experimental results show that the proposed filter is competitive in relation to others, mainly in videos with more static backgrounds. The performance evaluation in CPUs and GPUs shows that STMKF is viable in real time, filtering approximately 30 FullHD frames per second in a Intel i7 and over 1000 FPS of a 480p video on a GPU.