Image restoration using machine learning

Image processing is an area that has received considerable attention as a result of the evo- lution of digital computing technology. One of the main techniques of image processing concerns its restoration, which consists in smoothing noise and detail enhancement, which are altered due to problems in the process of forming and transmitting the image. Based on the efficacy of sparse techniques and machine learning found in literature in the context of image restoration, we propose the union of these techniques as well as their evaluation in grayscale images. We also propose a study of energy-based networks such as Restricted Boltzmann Machines for noise suppression in binary images and the application of newer classifiers in this context, such as Optimum-Path Forest. Experiments using a public data- base corrupted by different degradations such as noise and/or blurring show the ineffective application of sparsity to different neural network architectures, the effectiveness of the Restricted Boltzmann Machines and the Optimum-Path Forest classifier.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Processamento de imagens é uma área que tem recebido considerável atenção nos últimos anos como resultado da evolução da tecnologia de computação digital. Uma das princi- pais técnicas de processamento de imagens diz respeito à restauração, a qual consiste no processo de suavização do ruı́do e realce dos detalhes, os quais são alterados devido a pro- blemas no processo de formação e transmissão da imagem. Partindo da eficácia das técnicas esparsas e de aprendizado de máquina encontradas na literatura no contexto de restauração, propomos a união dessas abordagens bem como sua avaliação em imagens tons de cinza. Também propomos um estudo de redes baseadas em energia como Máquinas de Boltz- mann Restritas para remoção de ruı́dos em imagens binárias e aplicação de classificadores mais recentes nesse contexto, tais como Floresta de Caminhos Ótimos. Experimentos que utilizam base de dados públicas corrompidas por diferentes degradações como ruı́do e/ou, borramento, evidenciam, em geral, a ineficaz aplicação da esparsidade às diferentes arqui- teturas de redes neurais, a eficácia das Máquinas de Boltzmann Restritas e do classificador Floresta de Caminhos Ótimos