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dc.contributor.author |
CHELBAB Amina LAICHAOUI Linda |
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dc.date.accessioned |
2021-11-10T13:06:37Z |
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dc.date.available |
2021-11-10T13:06:37Z |
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dc.date.issued |
2021-09-14 |
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dc.identifier.uri |
https://dspace.univ-bba.dz:443/xmlui/handle/123456789/1194 |
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dc.description.abstract |
La restauration d’image est une étape très importante dans le processus de
traitement d’images. Les méthodes variationnelles sont les plus adaptées pour cette
tâche, elles consistent à trouver une estimation de l’image originale à partir de l’image
dégradée sous contraintes de lisser le bruit avec préservations des contours. Dans ce
mémoire nous avons utilisé l’algorithme fondateur des méthodes variationnelles:
ROF, basés sur la minimisation d’une fonction de cout sous contraintes de la variation
totale de l’image.
Le PSNR, le SNR et le SSIM ont été utilisé comme un critère d’évaluation de
la qualité de l’image restaurée. Les résultats de simulation montreront l’efficacité de
notre méthode pour l’amélioration des images en réduisant le bruit et éliminant le
flou. |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.publisher |
Faculté des Sciences et Technologies |
en_US |
dc.relation.ispartofseries |
;EL/M/2021/75 |
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dc.subject |
Restauration d’image, méthode variationnelle, ROF, PSNR, SNR, SSIM, |
en_US |
dc.title |
Débruitage d'images par les méthodes variationnelles |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |
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