1. Choix de l'image

La première idée qui vient à l'esprit est de prendre une image radar (un radar de type ERS-1 par exemple). Ce type d'image radar est réputé contenir un bruit dit de Speckle, qui est très souvent assimilé à un bruit multiplicatif. Mais on ne sait jamais vraiment si le bruit contenu dans une image est de ce type ou s'il n'est pas la résultante de plusieurs types de bruit. Nous avons donc bruité par nous-mêmes une image réelle pour être sûr de travailler sur du bruit multiplicatif.

Nous avons tout d'abord pris une image aérienne représentant une zone pavillonnaire (/.ima/ima3/tp/images/aerien1.ima), que nous avons ensuite modifiée pour lui apporter un bruit multiplicatif (nous n'en avons gardée qu'une portion 512x512 dans le coin supérieur gauche). Pour cela, nous créeons (c'est la même démarche que pour les images-test vues précédemment) une image de bruit gaussien (moyenne 1 et variance 0.1, de telle sorte que l'on n'ait pas de pixels à valeurs négatives). Ensuite, on multiplie pixel à pixel les deux images (l'image de bruit et l'image aérienne) et on obtient ainsi une version bruitée de l'image de départ.

2. Effet du filtrage médian

Nous avons repris la même procédure que pour nos images test bruitées, à savoir utiliser un filtre médian dont l'élément structurant est de forme carrée, avec des tailles de 3 et 6 pixels. En voici le résultat :

Image originale :	Image bruitée :

Images filtrées :

Taille	3	6

Comme on peut le constater sur ces images, le filtre médian, même si ses performances ne sont pas excellentes (elles sont bien meilleures avec des bruits additifs), permet de compenser en majeure partie les effets d'un bruit multiplicatif.

3. Conclusion

© Sebastien Cantet / Cedric Bourgoin - Mars 1997