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onde os subscritos ‘e’ e ‘c’ se referem aos valores medidos experimentalmente e os
valores na tabela de calibração, respectivamente. A tabela de calibração é
pesquisada até o erro ‘ ’ ser o mínimo para obter a ordem de franja total. Embora a
abordagem ser direta, o ruído está presente nas ordens de franja avaliadas. Ramesh
e Deshmukh (1996) tentaram reduzir o ruído e descobriu que o uso da diferença de
valores entre as imagens RGB de campo escuro e claro deu menos ruído, mas
exigiu a gravação de duas imagens de cada vez.
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Existem vários relatos na literatura sugerindo que os ruídos presentes na TFP
poderem ser removidos através da imposição de continuidade de ordem de franja
(AJOVALASIT et al., 1995b; QUIROGA et al., 2002; MADHU; RAMESH, 2007;
ASHOKAN; RAMESH, 2008; e DUBEY; GREWAL, 2009). Ajovalasit et al. (1995b)
desenvolveram um método para reduzir o ruído, identificando e selecionando dois
mínimos que tinham uma ordem de franja mais próximo do pixel vizinho. Quiroga et
al. (2002) propuseram o uso de um termo de regularização adicional para dar conta
da suavidade da ordem de franja estimada e demonstrou-o para um problema
simples. Ashokan e Ramesh (2008) desenvolveram assistência de qualidade TFP
para identificar e remover o ruído iterativamente na ordem de franja totais avaliados
usando TFP convencionais. Dubey e Grewal (2009) descobriram que, aplicando um
filtro de mediana no campo escuro da imagem de isocromáticas gravada, pode-se
obter a variação contínua a fim de a franja ser o processo de filtragem, repetindo um
número suficiente de vezes.
Madhu e Ramesh (2007) destacou o ruído na TFP como devido à repetição
da cor e incorporou a continuidade ordem de franja, adicionando um novo termo na
definição de erro como
onde é a ordem de franja obtidos para o pixel da vizinhança ao ponto em
consideração, na amostra, é a ordem de franja no ponto atual verificado na tabela
de calibração, e é um fator problema dependente especificado pelo usuário. Esta
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