Débruitage d’image par fusion de filtrage spatio-fréquentielle
Dans ce projet de mémoire, nous nous intéressons à la fusion de deux algorithmes de débruitage d’images très différents et opérant respectivement dans le domaine spatial pour l’un des deux et dans le domaine fréquentiel pour l’autre. La technique proposée permettra de fusionner les caractéristiques essentielles de ces deux algorithmes. L’un est basé sur le fait qu’une image naturelle possède de façon inhérente, des auto-similarités (Non-Local means algorithm) et s’avère particulièrement efficace pour débruiter les contours, détails et les hautes fréquences spatiales d’une image. L’autre algorithme est basé sur le fait que l’on peut décomposer chaque partie de l’image en un nombre restreint ("sparse") de fonctions élémentaires périodiques (via la transformé en cosinus discrète) et est particulièrement pertinent pour débruiter les zones homogènes présentes dans une image. L’image dégradée par un bruit additif gaussien est premièrement débruitée dans les deux domaines et segmentée pour la détection de contours. Ces trois estimations sont ensuite fusionnées pour obtenir l’image finale débruitée. L’article [15] et l’article [73] permettront de détecter les contours. Nos expérimentations donnent de bons résultats de débruitage d’images. L’évaluation de ces résultats appuyés sur l’aspect visuel, l’erreur quadratique moyenne (MSE) et le rapport signal sur bruit (PSNR), démontre la pertinence et l’efficacité de l’approche. Cette technique donne de meilleurs résultats que celles de [11] et [55, 78].
traitement d’image débruitage filtrage réduction de bruit