商品簡介
Le bruit est un probl鋗e majeur observ?lors du traitement des images dans les applications de traitement d'images. Ces niveaux de bruit doivent 皻re pr嶮its et, apr鋊 estimation, 皻re r嶮uits ?un certain niveau maximum d嶰lin? Nous ne pouvons pas structurer compl鋈ement des images sans bruit mais nous pouvons am幨iorer la qualit?des images en estimant ces bruits. L'approche propos嶪 est une mani鋨e innovante d'estimer et de supprimer le bruit trouv?par observation pendant le traitement des images. L'approche de l'analyse en composantes principales (ACP) est suivie pour supprimer le bruit en l'estimant, ce qui peut 皻re fait en suivant l'une des techniques statistiques qui sont fr廦uemment utilis嶪s dans le traitement du signal pour la r嶮uction de la dimension des donn嶪s ou pour la corr幨ation des donn嶪s. Dans l'analyse en composantes principales, les blocs d'image sont r廩rganis廥 en vecteurs et la matrice de covariance de ce vecteur est calcul嶪. Ensuite, en s幨ectionnant les valeurs propres de la matrice de covariance qui correspondent uniquement au bruit. Avec l'aide de la moyenne des valeurs propres, nous sommes en mesure d'estimer le bruit pr廥ent dans l'image, pour l'estimation du bruit dans l'image, nous prenons juste une r嶲ion partielle de l'image afin qu'il soit plus facile pour nous de la r嶮uire en utilisant la fonction de d嶵ruitage.
