Nettoyage des Images
4. Nettoyage des Images
4.1 Techniques de réduction du bruit
Le bruit dans les images peut être causé par plusieurs facteurs, tels que les conditions de lumière insuffisantes, les capteurs de caméra de mauvaise qualité ou la compression des données. Réduire le bruit est une étape cruciale pour améliorer la qualité visuelle des images et l'efficacité des analyses ultérieures. Voici quelques techniques couramment utilisées :
- Filtre de moyennage : Un filtre de moyennage remplace chaque pixel par la moyenne des pixels environnants. Cette technique est simple mais peut parfois flouter les détails fins de l'image.
- Filtre médian : Ce filtre remplace chaque pixel par la médiane des pixels environnants. Il est particulièrement efficace pour éliminer le bruit de sel et de poivre.
- Filtre Gaussien : Ce filtre utilise une fonction gaussienne pour lisser l'image. Il est plus sophistiqué que le filtre de moyennage et peut encore mieux préserver les bordures.
- Filtre de Wiener : Ce filtre est basé sur une estimation statistique du bruit. Il est souvent utilisé pour les images où le bruit est connu ou peut être estimé.
4.2 Amélioration de la netteté des images
Une fois le bruit réduit, il peut également être nécessaire d’améliorer la netteté pour rendre les détails de l'image plus proéminents. Plusieurs méthodes peuvent être appliquées :
- Filtrage de rehaussement de contraste : Utilise des filtres de haute fréquence pour renforcer les variations locales de l'image.
- Déconvolution : Technique mathématique utilisée pour inverser l'effet de flou causé par les imperfections de l'optique ou par le mouvement de la caméra.
- Unsharp masking : Une technique courante où une version légèrement floue de l'image est soustraite de l'image originale pour accentuer les structures fines.
- Clarification locale : Ajuste la clarté seulement dans les zones spécifiques de l'image pour obtenir un meilleur contraste local sans altérer l'aspect global.
En utilisant ces méthodes, le nettoyage des images devient un processus délicat mais essentiel qui contribue de manière significative à l’efficacité globale des systèmes de vision par ordinateur. Il est important de choisir judicieusement les techniques pour optimiser la qualité des images tout en conservant leurs caractéristiques essentielles.