Banca de DEFESA: DOUGLAS ANDRADE DE MENESES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DOUGLAS ANDRADE DE MENESES
DATA: 31/08/2017
HORA: 14:00
LOCAL: CI
TÍTULO: Otimização do algoritmo Non Local Means mediante agrupamento por similaridade no domínio da frequência
PALAVRAS-CHAVES: Non Local Means, K-médias, Domínio da Frequência.
PÁGINAS: 50
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Processamento Gráfico (Graphics)
RESUMO: O algoritmo Non Local Means (NLM) e amplamente utilizado para remocao de alta qualidade de ruido de imagens. Ainda assim, sua complexidade computacional torna-se um obstaculo para a maioria das aplicacoes. Neste trabalho propoe-se uma nova abordagem que visa reduzir o tempo de processamento, sem recorrer a janelas de busca, preservando assim os calculos nao locais que caracterizam o NLM. O metodo proposto usa o algoritmo de agrupamento K-means para agrupar pixels com vizinhancas semelhantes no dominio da Transformada Cosseno Discreta (DCT). Para evitar transacoes severas nas bordas dos agrupamentos, um pixel pode ser atribuido a diferentes clusters. Apos esse passo inicial, o algoritmo NLM executa uma pesquisa baseada em cluster. Os resultados experimentais testificam uma reducao em torno de 19 vezes no tempo computacional e, em alguns casos, melhorias nos valores do Erro Quadratico Medio (MSE), quando comparados ao algoritmo original.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1167863 - LEONARDO VIDAL BATISTA
Interno - 1743917 - THAIS GAUDENCIO DO REGO
Externo ao Programa - 337324 - JOSE ANTONIO GOMES DE LIMA
Externo à Instituição - SUZETE ÉLIDA NÓBREGA CORREIA