Eliminación de ruido (iDen)

La tecnología de Imatrics Denoising (iDen) proporciona una amplia gama de funcionalidades para la eliminación de ruido en imágenes digitales. El ruido tiene una gran importancia en condiciones adversas de adquisición, y puede deberse a muy diversas fuentes:

• Ruido asociado al sensor de captura y a la luz incidente.
• Ruido producido por la electrónica del dispositivo de captura (interferencias).
• Ruido asociado al soporte de imágenes digitalizadas (textura del papel fotográfico, ruido de grano en películas, etc.).

iDen estima la distribución estadística del ruido de la imagen para después eliminarlo. Este proceso se realiza de forma automática y no requiere la entrada de ningún parámetro por parte del usuario.

iDen puede aplicarse con éxito a múltiples sectores, entre ellos:

• Fotografía digital comercial y doméstica: la tecnología iDen nos permite eliminar el ruido de las imágenes que vemos en los periódicos o tomamos con nuestras cámaras.

Foto original tomada de www.elmundo.es, restaurada tras aplicar la tecnología de iDen ampliar >>

• Visión infrarroja: La tecnología de iDen nos permite mejorar las imágenes infrarrojas, típicamente muy ruidosas.

Foto con ruido tomada con una cámara térmica (infrarroja) y restaurada utilizando la tecnología iDen (imagen tomada de [1]) ampliar >>

• Visión nocturna: Eliminación de ruido en imágenes tomadas en condiciones extremas de luz.

Imagen de visión nocturna con tubos intensificadores de imagen, restaurada por el equipo de Imatrics. Cortesía del Centro de Investigación y desarrollo de la Armada - CIDA (España) ampliar >>

• Vídeo: La tecnología de Imatrics Denoising (iDen) puede aplicarse también a la eliminación de ruido en vídeos. La velocidad de nuestra tecnología y su eficiente implementación asegura la eliminación en tiempo real (se elimina el ruido mientras se reproduce el vídeo) en vídeos de elevada resolución, de hasta 480x360 píxeles.

  Al igual que en el caso de las imágenes estáticas, este proceso se realiza de forma automática y no requiere la entrada de ningún parámetro por parte del usuario.

[1] J. Portilla, "Blind Non-White Noise Removal in Images using Gaussian Scale Mixtures in the Wavelet Domain," 4th IEEE Benelux Signal Proc.Symposium, pp. 17-20, Hilvareenbeck, The Netherlands, Apr 2004