Résumé:
La notion de qualité de qualité d’image est avant tout une notion subjective qui dépend de la
perception visuelle de l’être humain. Toutes les méthodes de traitement numérique des
images cherchent à garantir ou maintenir la qualité visuelle des images traitées après
segmentation, compression ou filtrage. Dans le cadre de ce projet, nous nous intéressons
aux problèmes liés à la qualité objective des images restaurées. Pour évaluer
objectivement la qualité d’image, des mesures quantitatives sont étudiées et implémentées
pour prévoir automatiquement la qualité perceptive de l’image traitée, à savoir Mean
Square Error (MSE), Signal-to-Noise Radio (SNR), the square Root of the Mean Square
Error (RMSE), Structural SImilarity Index (SSIM), Visual Signal to Noise Rate (VSNR), Peak
Signal to Noise Ratio(PSNR), Universal Quality Index (UQI),Visual Information Fidelity (VIF)
