Algorithmes d'amélioration d'image basés sur L'apprentissage en profondeur

dc.contributor.authorTebbi manel, Akmoum Rania
dc.date.accessioned2024-06-06T12:37:06Z
dc.date.available2024-06-06T12:37:06Z
dc.date.issued2023-07
dc.description.abstractAujourd'hui, l'apprentissage automatique s'est avéré être un concurrent sérieux pour la recherche technologique moderne. Dans ce manuscrit, nous proposons d'exploiter un certain domaine de l'apprentissage automatique, à savoir l'apprentissage en profondeur. Avec le Deep Learning, nous étudierons le débruitage d'images au moyen de réseaux de neurones profonds, plus spécifiquement les CNN (Convolutional Neural Networks), selon plusieurs algorithmes récents « ex :DnCNN paythorch »Nous les comparerons avec d'autres algorithmes de débruitage image tels que , « dncnn kerass »Avec cette étude comparative, nous utiliserons les critères d'évaluation en calculant PSNR, SSIM ainsi que le temps d'exécution et la qualité visuelle des images obtenues.en_US
dc.identifier.urihttp://10.10.1.6:4000/handle/123456789/5004
dc.language.isofren_US
dc.publisherfaculté des sciences et de la technologie* univ bbaen_US
dc.relation.ispartofseries;EL/M/2023/54
dc.subjectapprentissage profond, débruitage, réseau de neurones profonds, Dncnn ,CNN, PSNR, SSIMen_US
dc.titleAlgorithmes d'amélioration d'image basés sur L'apprentissage en profondeuren_US
dc.typeThesisen_US

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