Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/07036.jsonl.gz/211

|Cédric Glauser||Semester project|
|Section Microtechnique, EPFL||Juin 1999|
Ce projet consiste en un développement dalgorithmes pyramidaux et dondelettes pour la réduction du bruit dans des images biomédicales. Les programmes, développés en C et sous IDL , utilisent la rapidité de calcul de ces langages informatiques pour traiter les images.
Deux algorithmes pyramidaux, direct et récursif, ont été élaborés, ainsi quun algortihme utilisant des ondelettes avec des splines orthonormaux. Le principe de réduction du bruit avec de tels algorithmes est très simple : chacun fournit une ou plusieurs images représentant lénergie de différence, cest-à-dire que les contours et larrière-plan ressortent différemment. Lidée est donc dappliquer un filtre sur chacune de ces images afin de faire ressortir ces fameux contours.
Fig. 1 Algorithme pyramidal récursif
Trois méthodes de filtrage ont été implémentées, à savoir deux seuillages (doux et dur) et un matching dhistogrammes. Une quatrième méthode, plus élaborée, consiste à segmenter une image de manière à distinguer les contours du fond et qui na malheureusement pas pu être implémentée.
Lors du seuillage sur chaque image de différence de la pyramide ou de la transformée en ondelettes, la valeur du seuil doit varier afin dappliquer un filtrage optimale. Cette valeur est fonction du bruit, de limage, du nombre détages de la décomposition de limage et du type de seuillage. Elle a été déterminée par expérience sur limage traditionnelle de Lena. Les résultats obtenus avec cette correction sont meilleurs, comme le montre la figure suivante :
Fig. 2 Amélioration due à la correction du seuil
La grande force de ces méthodes, excepté pour le matching dhistogrammes, est de devoir connaître uniquement le bruit de limage et non pas limage originale elle-même, comme le fait le filtre de Wiener.
La comparaison avec la méthode de seuillage de Donoho est avantageuse pour les algorithmes établis lors de ce projet. Le filtre gaussien ne donne pas de meilleurs résultats.
Fig. 3 Réduction du bruit sur une image de Lena super-bruitée avec un algorithme pyramidal récursif
Finalement, les ondelettes, qui rivalisent avec les algorithmes pyramidaux lors dune seule réduction, les dépassent de par la qualité des résultats obtenus lors de réductions plus nombreuses.