Estimation de la fonction de niveau de bruit pour des images couleurs en utilisant la morphologie mathématique

Authors

Baptiste Esteban, Guillaume Tochon, Edwin Carlinet, Didier Verna

Where

Proceedings of the 28st Symposium on Signal and Image Processing (GRETSI)

Place

Nancy, France

Type

inproceedings

Keywords

Image

Date

2022-06-15

Abstract

Le niveau de bruit est une information importante pour certaines applications de traitement d'image telles que la segmentation ou le débruitage. Par le passé, nous avons proposé une méthode pour estimer ce niveau de bruit en s'adaptant au contenu d'une image en niveau de gris et nous avons montré que ses performances dépassent celle de l'état de l'art. Dans cet article, nous proposons une extension de cette méthode aux images couleurs dont les valeurs multivariées, dénuées de relation d'ordre naturelle, impliquent de nouvelles problématiques. Afin de les résoudre, nous utilisons deux outils provenant de la morphologie mathématique : l'arbre des formes multivarié et l'apprentissage de treillis complet. Enfin, nous confirmons les conclusions de nos précédents travaux pour l'estimation de la fonction de niveau de bruit couleurmontrant que l'adaptation au contenu d'une image donne de meilleures performances que l'utilisation de blocs carrés.

Documents

• Paper

Bibtex (lrde.bib)

@InProceedings{	  esteban.22.gretsi.1,
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		  and Didier Verna},
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		  s'adaptant au contenu d'une image en niveau de gris et nous
		  avons montr\'e que ses performances d\'epassent celle de
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		  nous confirmons les conclusions de nos pr\'ec\'edents
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		  couleur, montrant que l'adaptation au contenu d'une image
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