Consideramos una imagen ruidosa g(x,y) formada por la adicion de ruido n(x,y)para una imagen original f(x,y); eso es representado por:
Se asumira que en cada par de coordenadas(x,y) el ruido es no correlacionado y tiene un promedio cuyo valor es cero. El objetivo del siguiente procedimiento es reducir el contenidode ruido adicionando un conjunto de imagens ruidosas, formalmente representado por:
Utilizaremos las siguientes imagenes para probar este método sumaremos intercaladamente las siguientes imagenes 10 veces.
imagen 1 
imagen 2resultado del metodo explicado
Caso 2 Uso de las estadisticas del histograma para mejoramiento de imagenes
Realizaremos la explicación de este proceso atraves de un caso de estudio que describiremos a continuacion: Mejoraremos el contraste de las areas oscuras pero sin alterar las áreas claras para ello utilizaremos un método local basado en las estadísticas de la imagen para ello compararemos la media local de una sub imagen con la media global representado por:
para analisar el pixel p(i,j) es candidato para procesamiento, esto es una buena táctica para saber si una region es clara o oscura, comparamos la desciacion estandar local de una sub imagen con la desviacion estandar global para detrminar las areas que tienen bajo contraste
el valor de la constante sera mayor que uno si se quiere incrementar el contraste de áreas claras y menor que uno si se desea incrementar el contraste de las áreas oscuras
finalmente se tiene que realizar una restriccion mas, en areas que tiene valores iguales, es decir desviaciones estandares=0 (o cercanos a cero)
los pixeles que pasan dicha condición se incrementan o decrementan su valor de intensidad multiplicandolo por una constante E, los demas se dejan sin procesar sumarizando se tiene
Para probar el método utilizaremos la siguiente imagen
Resultado obtenido
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