Restauração de imagens de microscopia confocal utilizando técnicas POCS.

A técnica de Microscopia de Seccionamento Óptico por Computador (COSM) é muito utilizada no estudo morfológico de estruturas celulares. Essa técnica apresenta um grande desafio para a área de processamento de imagens, pois os arquivos tridimensionais possuem grande volume de dados para serem processados. O principal problema do COSM é o borramento existente, que praticamente inviabiliza a utilização dessa imagem sem o uso de técnicas de processamento de imagem. Nesse trabalho, foram desenvolvidas técnicas de projeção em conjuntos convexos POCS (Projection Onto Convex Sets) de processamento de imagens para a restauração das imagens de COSM, obtidas por microscópio confocal. Embora os microscópios confocais apresentem menor borramento da imagem que os microscópios wide field, ele possuem um nível maior de ruído Poisson. Para atenuar o ruído Poisson foi utilizada a Transformada de Anscombe (AT) e o filtro de Wiener pontual. Os métodos POCS, foram avaliados através de simulações utilizando imagens sintéticas (phantoms), e os resultados foram avaliados através do ISNR(Improvement Signal to Noise Ratio) e do UIQ(Universal Quality Index). Os algoritmos desenvolvidos, utilizando RAP (Row Action Projection) apresentaram bons resultados, mas o custo computacional para imagem tridimensional é bastante elevado.Computer Optical Sectioning Microscopy (COSM) is widely used in morphological studies of cellular structures. COSM appears as a great challenge to digital image processing, because the large size of the three-dimensional files. The major problem in COSM is the blurring, which practically turn the image unusable without the use of digital image processing techniques. In this work, based on projection onto convex set were developed image processing techniques to restore COSM images, obtained by a confocal microscope. Although confocal microscope presents less blurring than the wide field microscope, it has a larger Poisson noise level. To reduce the Poisson noise the Anscombe Transform (AT) was used as well a pointwise Wiener Filter. The POCS methods were evaluated by means of simulations, using synthetic images (phantom), and the results was evaluated by ISNR (Improvement in Signal Noise Ratio) and UIQ (Universal Quality Index). The developed algorithms, using RAP (Row Action Projection) present satisfactory results, but the computational costs were expensive