Monographie
Débruitage d¹images : l¹algorithme des moyennes non-locales ; CHASSE, Guy ; SHEN, Lixin ; SLT LAFAY, Bastien
Type de contenu
- Texte
Titre(s)
- Débruitage d¹images : l¹algorithme des moyennes non-locales ; CHASSE, Guy ; SHEN, Lixin ; SLT LAFAY, Bastien
Autre(s) responsabilité(s)
Editeur, producteur
- Ecoles Militaires de Saint-Cyr Coëtquidan
Description matérielle
- 1 CD
Note sur le contenu
- mémoire
Note de thèses et écrits académiques
- Filière Scientifique - Option Electronique Promotion Capitaine de Cacqueray Date de soutenance : 01/01/2012
Résumé ou extrait
- ETUDE INTRODUCTION : La détection de contours sur des images numériques est une méthode couramment utilisée en traitement d¹images. Dans le domaine médical, elle permet la détection de petites lésions sur des images obtenues par résonance magnétique (IRM). Dans le domaine du renseignement militaire, elle est utile pour la détection de cibles à partir d¹images satellites. Cependant, cette détection peut être perturbée par un signal parasite appelé « bruit ». Il dégrade la qualité des images digitales à analyser en leur donnant un aspect granuleux. Mon travail consiste à construire un algorithme capable de réduire le bruit et de préserver la qualité des détails et des contours de l¹image. Le but est de faciliter la détection de contours en fournissant une image débruitée de meilleure qualité. CONTRAINTES : Les contraintes sont d¹ordre technique. L¹algorithme doit répondre à certaines exigences en matière de qualité de débruitage, mais aussi en temps de calcul. Il doit être capable d¹opérer efficacement en un temps raisonnable. J¹exige un temps de calcul inferieur à 30 minutes. DEMARCHE : Dans un premier temps, j¹analyse les contraintes et les enjeux du problème. Je construis alors un premier algorithme. Dans un deuxième temps, j¹apporte quelques améliorations pour répondre aux exigences de qualité et de temps. Enfin, j¹applique l¹algorithme à une image satellite bruitée. 1.L¹algorithme aux moyennes non-locales Même s¹il existe beaucoup d¹algorithmes de débruitage, tous sont des algorithmes que l¹on pourrait qualifier de «locaux ». Ils ne sont pas toujours performants pour le traitement des contours. Ainsi, je propose un nouveau genre d¹algorithme : « l¹algorithme aux moyennes non-locales ». Celui-ci est programmé en langage MATLAB. RESULTATS : L¹algorithme répond désormais aux critères de qualité et de temps de calcul. LIMITES : Même si le temps de calcul de l¹algorithme aux moyennes non-locales a été réduit, il peut être encore trop élevé pour certaines applications qui demandent un débruitage rapide, de l¹ordre de quelques secondes. Une amélioration pourrait consister à programmer l¹algorithme en utilisant un langage de programmation plus rapide tel que le langage C ou le langage C++. CONCLUSION : L¹intérêt majeur de l¹algorithme aux moyennes non-locales est sa capacité à préserver les contours de l¹image. Dans le domaine militaire, la détection de contours permet la détection de cibles sur le champ de bataille. Cette détection ne serait-elle pas plus performante si l¹image satellite était d¹abord débruitée avec l¹algorithme aux moyennes non-locales ?
Sujet(s)
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