Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La réduction du bruit est une étape cruciale dans le prétraitement des images. Le bruit dans une image est souvent introduit par divers facteurs tels que des conditions de faible éclairage, de matériels obsolètes ou des interférences électroniques. Il peut gravement dégrader la qualité visuelle de l'image et compliquer l'analyse ultérieure. C'est pourquoi des techniques appropriées de réduction du bruit sont essentielles pour obtenir des images claires et utilisables.
Utilise un noyau de convolution pour remplacer chaque pixel par la moyenne des pixels environnants. Cela permet de lisser l'image, mais peut parfois entraîner une perte de détails.
Filtre Médiant:
Utilisé pour supprimer les hautes fréquences de l'image, c'estàdire le bruit, tout en conservant les basses fréquences. Implémentable via transformée de Fourier.
Transformée de Vaguelettes:
Conserve les bords tout en lissant le bruit. Contrairement au filtre moyenneur, il prend en compte non seulement la distance spatiale entre les pixels mais aussi les différences d'intensités de leurs valeurs.
Algorithmes d'Apprentissage Profond:
```python import cv2
image = cv2.imread('imagebruiyee.jpg')
reducednoise = cv2.medianBlur(image, 5)
cv2.imwrite('imagefiltremedian.jpg', reducednoise) ```
```python from skimage import io, restoration
image = io.imread('imagebruiyee.jpg')
denoised = restoration.denoisewavelet(image, method='BayesShrink')
io.imsave('imagefiltrewavelet.jpg', denoised) ```
En utilisant ces méthodes, vous pouvez grandement améliorer la qualité d’une image, facilitant ainsi son analyse ultérieure par des modèles de vision par ordinateur ou pour toute autre application.