Intégration d'histogrammes dans l'algorithme NL-Mean pour le débruitage d'images

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Résumé

Les images ont du bruit et pour le réduire, certains algorithmes sont appliqués. L'un d'entre eux est l'algorithme NL-Mean et qui se base sur une stratégie de patchs. L'idée principale est de débruiter une région locale en se basant sur d'autres régions similaires. Une métrique spatiale (la distance euclidienne) est utilisée pour déterminer la similarité entre les régions. L'objectif principal de ce projet est d'incorporer l'information liée à la distribution statistique des couleurs grâce à l'utilisation d'histogrammes, pour potentiellement mettre en valeur des caractéristiques qui n'ont pas été prises en compte dans la stratégie standard. Cela peut fournir des informations intéressantes qui pourraient être utiles pour améliorer la qualité du débruitage. Cette méthode ajoute de la robustesse en ce qui concerne toute transformation qui n'affecte pas la forme des histogrammes et peut permettre l'utilisation de régions qui auraient pu ne pas être prise en compte, en effectuant un post-traitement approprié de la région.