Dépôt Institutionnel de l'Université BBA

Algorithmes de Prétraitement d’Images à Multi Copies Bruitées

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dc.contributor.author Azzoug Mohamed, Belaidi Aymen
dc.date.accessioned 2024-05-14T14:05:12Z
dc.date.available 2024-05-14T14:05:12Z
dc.date.issued 2023-07
dc.identifier.uri https://dspace.univ-bba.dz:443/xmlui/handle/123456789/4940
dc.description.abstract La super résolution d'image est un ensemble de techniques de traitement d'image utilisées dans la vision automatisée pour améliorer la précision des images corrompues. Ces dernières années, les techniques d'apprentissage en profondeur ont fait de grands progrès pour atteindre des images de qualité supérieure. Dans cette étude, nous identifions les améliorations récentes des techniques d'imagerie à haute résolution en utilisant des méthodes d'apprentissage en profondeur. Plus précisément, nous implémentons les algorithmes deep Learning : VDSR et CAR dans le cas d’une seul et multi copies d’images. Une étude comparative sera menée pour calculer le rapport du signal max sur bruit PSNR et l'indice de similarité structurelle (SSIM). Les résultats obtenus montrent l'efficacité des deux algorithmes, notamment l'algorithme CAR. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher faculté des sciences et de la technologie* univ bba en_US
dc.relation.ispartofseries ;EL/M/2023/28
dc.title Algorithmes de Prétraitement d’Images à Multi Copies Bruitées en_US
dc.type Thesis en_US


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