Stratégies de simulation bayésienne couplées avec les méthodes d'optimisation pour la restauration d'images

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Date

2021

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Université de M'sila

Abstract

Dans le domaine du traitement d’images, Le filtrage non-linéaire est très utilisé pour éliminer le bruit sur une image. L’avantage de ce filtre réside dans le fait qu’il conserve les contours alors que les autres types de filtres ont tendance à les adoucir. Dans ce travail, nous proposons des nouvelles méthodes de débruitage pour récupérer une image de bonne qualité, proche de l’image originale, à partir d’une image bruitée par l’utilisation de la transformée en ondelettes et le filtrage non linéaire bilatéral et nous nous intéressons aux difficultés liés aux méthodes de traitements de documents anciens. Dans un premier lieu, nous proposons une approche non linéaire tout en démontrons son efficacité d’augmenter le contraste entre le texte et le fond et la suppression du bruit. La présence, souvent simultanée, de plusieurs défauts dans le même document rend la tâche de prétraitement non triviale. Le défaut est souvent considéré de manière isolée sans tenir compte de son contexte. La technique proposée pour cela est composée de deux parties, la première partie consiste à séparer avant- plan /arrière-plan en utilisant la méthode OTSU a deux-seuils, dans la deuxième partie on utilise une méthode de seuillage basées sur le regroupement des niveaux de gris et puis récupérer les images par notre méthode. Dans le deuxième lieu, nous appliquons l'algorithme non supervisé K-means sur les distances euclidiennes entre l'intensité de paramètre de filtre bilatéral optimale et les intensités des pixels de l’image

Description

Keywords

débruitage, transformées multi-échelles, ondelettes, OWT SURE-LET, estimation bayésienne, filtrage bilatéral, K-means, méthode OTSU.

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