Projet de Traitement des Images ENST, 2002 Proposé par Mr. Henri MAITRE
Mlle. Catherine
GIRARD, Mr. Mohamed ABBAS TURKI, Mr Alexandru FANEA
DEA
Automatique et Traitement du Signal
Laboratoire
des Signaux et systèmes
École
Supérieur d'Électricité
Plateau du
Moulon - 3, rue Joliot-Curie
91192 GIF-SUR-YVETTE
Cedex
Un grand nombre d’images dégradées peuvent être
considérées en bonnes approximations comme résultant d’une convolution entre
une image originale et une réponse impulsionnelle.
La déconvolution est un problème important dans le traitement
d’images, particulièrement dans la restauration d’images. Plusieurs méthodes
permettent de restaurer cette image dégradée afin de trouver une image
approchant de l’image originale. Parmi celles-ci, le filtrage inverse,
l’inversion généralisée, la déconvolution récursive.
Nous
nous cantonnerons ici aux méthodes de déconvolution non itératives. La
déconvolution revient dans ce cas à résoudre un système qui à plus d’inconnues
que de données. Pour limiter le nombre d’inconnues aux nombres de données, il
est nécessaire de faire des hypothèses sur les bords de l’image.
Nous avons pris en compte l’hypothèse de périodicité et de symétrie de l’image, en étudiant leurs effets sur la qualité de la reconstruction de l’image et le temps de calcul.
1. Introduction
3. Discussion
4. Conclusion
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