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A través de los años distintos mecanismos de captación de imágenes digitales han generado contaminación de ruido impulsivo (pérdida de información o píxeles) en las imágenes, y progresivamente se ha demostrado que estos ruidos pueden ser clasificados. Por ende, al ello generarse se hacen necesarios métodos efectivos que logren removerlos. Este proyecto se centra en la creación de una Biblioteca Image Processing Cemisid 1.0 que simula mediante funciones, los métodos para contaminar las imágenes con ruidos impulsivos (Gaussiano, Sal y Pimienta, Impulsivo Uniforme y Pérdida de Píxeles), incluyendo, métodos de filtrado y aproximación por bloques basados en cálculos de media y mediana, los cuales permiten recuperar los sectores perdidos de las imágenes que han sido afectadas. Estos métodos son implementados mediante las bibliotecas Armadillo y OpenCV de C++ en el manejo de cálculos complejos de algebra lineal y la visualización de imágenes mediante ventanas. Estas herramientas permitieron crear una biblioteca que mejora los tiempos de cómputo, el manejo de memoria, con documentación en Doxygen e incluye un método de detección facial de OpenCV C++ que daría un aporte hacia otras áreas de estudio. La biblioteca fue implementada bajo la metodología SOFTENG Agile orientada en fases para una ejecución efectiva del proyecto permitiendo lograr los objetivos propuestos. En conclusión, se demostró con respecto a la remoción de ruido que los métodos de filtrado de imágenes por mediana propuestos dan mejores resultados que los filtrados por media y en la reconstrucción la aproximación robusta por bloques solapados provee una mejor calidad que la aproximación de bloques solapados. Las valoraciones de métricas de calidad de imagen del PSNR, MAE y MSE demostraron que tan efectivos eran los filtrados y las aproximaciones por bloques. 1-76 jormar1814@gmail.com Ingeniero de Sistemas |
