Abstrait

IDENTIFICATION ET SUPPRESSION DU BRUIT IMPULSIF DES IMAGES CORROMPUES BASÉES SUR DES AUTOMATES CELLULAIRES

Fasel Qadir, MA Peer, KA Khan

L'automate cellulaire (CA) est une méthodologie qui utilise l'espace discret pour représenter l'état de chaque élément d'un domaine et cet état peut être modifié selon une règle de transition. Le bruit d'image est une information indésirable d'une image. Le bruit peut survenir pendant la capture, la transmission ou le traitement d'une image et peut dépendre ou non du contenu de l'image. La réduction du bruit est l'un des processus importants du prétraitement des images numériques. La plupart des approches primitives utilisaient les valeurs des pixels voisins pour remplacer les pixels bruyants. Mais ces méthodes ont un gros inconvénient : elles sont appliquées à tous les pixels, corrompus comme non corrompus. Ainsi, les images perdent une texture vitale comme les bords. Récemment, des chercheurs ont proposé des méthodes basées sur la classification, dans ce cas, identifient d'abord le pixel corrompu, puis le remplacent par les valeurs voisines tandis que les pixels non corrompus restent inchangés. La méthode proposée identifie d'abord le bruit, puis le supprime de l'image corrompue en se basant sur CA. Pour illustrer la méthode proposée, certaines expériences ont été réalisées sur plusieurs images de test standard et comparées aux méthodes de filtrage courantes. Les résultats montrent que la méthode proposée présente relativement les performances souhaitables, aussi bien visibles que non corrompues. Tout d'abord, le concept de CA est introduit, puis en fonction de la structure des voisins, le modèle proposé et enfin les résultats expérimentaux.

Avertissement: Ce résumé a été traduit à l'aide d'outils d'intelligence artificielle et n'a pas encore été examiné ni vérifié

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