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Conclusions
 
Les résultats observés sont ceux que l'on attend d'un algorithme qui minimise la variation totale d'une image: les images deviennent plus «plates », mais les contours sont conservés, contrairement à un algorithme de type équation de la chaleur, ou filtre du médian. Pour le débruitage d'une image polluée par un bruit gaussien, les résultats sont visuellement bons. Si le bruit est impulsionnel, le terme de régularisation de l'algorithme ne permet pas une restauration correcte. 

La déconvolution des images est possible avec l'algorithme en réglant suffisamment précisément le poids du terme de régularisation. Pas moins de cinq minutes sur un ordinateur sont nécessaires pour traiter une image 100x100. Toutefois, les résultats sur des images synthétiques comme sur des images réelles sont intéressants et vraiment exploitables.