Abstrait

SUPPRESSION DU BRUIT IMPULSIONNEL DES IMAGES TRÈS CORROMPUES À L'AIDE D'UNE NOUVELLE TECHNIQUE HYBRIDE BASÉE SUR DES RÉSEAUX NEURONAUX ET DES FILTRES DE COMMUTATION

Hussein Abo Surrah

Une tâche de traitement d'image bien étudiée est la suppression du bruit impulsionnel des images. Les images sont souvent corrompues par le bruit impulsionnel en raison d'erreurs générées dans des capteurs bruyants, des canaux de communication ou pendant le stockage. Il est important d'éliminer le bruit dans les images avant tout traitement ultérieur, tel que la détection des contours, la segmentation d'image et la reconnaissance d'objets. À cette fin, de nombreuses approches ont été proposées. Au cours des deux dernières décennies, les filtres basés sur la médiane ont attiré beaucoup d'attention en raison de leur simplicité et de leur capacité à préserver les contours de l'image. Néanmoins, comme les filtres médians typiques sont mis en œuvre uniformément sur l'image, ils ont tendance à modifier à la fois le bruit et les bons pixels. Pour éviter la distorsion des bons pixels, l'approche de commutation est introduite par certains travaux publiés. Dans ce cas, les algorithmes de détection d'impulsion sont utilisés avant le filtrage et les résultats de la détection sont utilisés pour contrôler si un pixel doit être modifié ou non. Cette approche s'est avérée plus efficace que les méthodes appliquées uniformément lorsque les pixels de bruit sont répartis de manière éparse dans l'image. Cependant, lorsque les images sont très fortement corrompues, un grand nombre de pixels d'impulsion peuvent se connecter en taches de bruit. Dans de tels cas, de nombreuses impulsions sont difficiles à détecter et ne peuvent donc pas être éliminées. De plus, l'erreur se propage autour de leurs régions voisines. Dans cet article, nous proposons une technique basée sur la détection du bruit impulsif au moyen d'un réseau neuronal auto-organisé et d'une classe de filtres de commutation qui peuvent éliminer efficacement le bruit impulsif tout en préservant les détails. De plus, nous ajoutons un filtre égaliseur d'histogramme à la sortie de notre système proposé afin d'améliorer les images de sortie finales. Les résultats expérimentaux démontrent que les performances de la technique proposée sont supérieures à celles de la famille de filtres médians traditionnels pour l'élimination du bruit impulsif dans les applications d'image.