Uma breve comparação de técnicas baseadas na memória associativa nebulosa implicativa de Lukasiewicz para a reconstrução de imagens corrompidas com ruído do tipo pimenta

Abstract

Memórias associativas nebulosas implicativas (IFAMs) são redes neurais nebulosas progressivas de camada única cujas conexões sinápticas e valor de limiar são determinados através do aprendizado nebuloso implicativo. No caso autoassociativo, esses modelos apresentam ótima capacidade absoluta de armazenamento e uma excelente tolerância com respeito a padrões incompletos ou erodidos. Consequentemente, podem ser efetivamente aplicados para a reconstrução de imagens corrompidas com ruído do tipo pimenta. Esse artigo apresenta três técnicas baseadas em AFIMs para a reconstrução de imagens em tons de cinza. Na primeira técnica, uma única IFAM é usada para armazenar todas as colunas de uma imagem. Na segunda técnica, cada coluna da imagem é armazenada numa IFAM distinta. Ambas as técnicas, entretanto, requerem que a imagem original seja apresentada ao modelo. A terceira técnica, por outro lado, utiliza a própria imagem corrompida para sua recuperação. Finalmente, para efeitos comparativos, consideramos também a correlação de longo alcance introduzida por Zhang e Wang para a remoção de ruídos impulsivos em imagens em tons de cinza.