Afficher la notice abrégée
dc.contributor.author |
Akrout, Mohamed Islem / Medjahdi, Ayoub / Encadre par Cheriet, Leyla |
|
dc.date.accessioned |
2023-09-07T13:51:47Z |
|
dc.date.available |
2023-09-07T13:51:47Z |
|
dc.date.issued |
2023-06-07 |
|
dc.identifier.uri |
http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/10213 |
|
dc.description.abstract |
Dans ce mémoire, une méthode a été proposée pour éliminer le bruit gaus¬ sien sur des différents images médicales en utilisant la transformée en contour¬ lettes qui est basées sur leur capacité à conserver les contours d’images (les coef¬ ficients de haute fréquence) ainsi que leur capacité à détecter les courbes douces qui possèdent les informations les plus importantes pour obtenir une estimation efficace de l’image originale. Le débruitage par contourlettes est basé sur un al¬ gorithme simple appelé algorithme de seuillage qui est souvent facile à exécuter.
Son principe est d’estimer le niveau de bruit ainsi que de choisir la valeur du seuil T par application des algorithmes formulés par Donoho et Johnstone, puis à partir des coefficients de détails de la transformée en contourlettes, à effectuer le seuillage qui consiste à conserver les coefficients de contourlettes supérieurs à T et à mettre à zéro les autres. Nous avons utilisé le SNR comme critère d’évaluation de qualité des images débruitées. Les résultats appliqués aux images médicales nu¬ mériques par la transformée en contourlettes ont donné une grande performance lors du débruitage |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.subject |
Débruitage, Transformé en contourlettes, Transformée en ondelettes, Seuillage, SNR |
en_US |
dc.title |
Débruitage des images médicales par la transformée en Contourlettes |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |
Fichier(s) constituant ce document
Ce document figure dans la(les) collection(s) suivante(s)
Afficher la notice abrégée