| dc.description | Processamento de imagens é uma vasta área em foco de muitos pesquisadores há
algumas décadas. Uma das aplicações significativas se dá no imageamento médico e, entre
todos os tipos de processamento de imagens médicas digitais, as tarefas mais comuns e muitas
vezes necessárias são a filtragem de ruídos e a compressão de imagens. Ruídos são comuns
em imagens médicas digitais, devido à possível corrupção durante a transmissão ou mesmo a
aquisição destas. Apesar do aspecto em geral indesejável, o fator mais importante é que o
ruído pode cobrir e reduzir a visibilidade de determinadas características importantes da
imagem. O objetivo da restauração é trazer a imagem original de volta, tanto quanto possível,
a partir de seu estado de degradação. A Tomografia Computadorizada (CT) ou a Ressonância
Magnética (MR), presentes no imageamento médico, produzem imagens internas do corpo
humano no formato digital. Uma vez que estas técnicas geram imagens que requerem grande
espaço em disco, a compressão é necessária para fins de armazenamento e transmissão.
Muitos métodos atuais oferecem uma taxa de compressão alta, mas com considerável perda
de qualidade, o que não é interessante no caso de imagens de diagnósticos. Vários fatores são
relevantes para a redução da quantidade de bits de informação, a fim de manter uma qualidade
de imagem aceitável. Este projeto visa descrever e analisar a codificação sem perdas, com uso
dos códigos de Huffman e códigos por Comprimento Corrido, além da comparação entre
vários tipos de filtragem para a restauração da imagem degradada, relacionando-as com a
qualidade da imagem após os processos de decodificação ou restauração | |
