Le Coin du Traitement d'Image

Plusieurs situations d'images bruitées peuvent se présenter.

La première est le cas d'une vidéo. L'application principale est la restauration de film ancien. Dans ce cas, l'information entre les images consécutives est exploitable. Ceci est particulièrement vrai pour les scènes fixes.

L'autre situation est celle d'image isolée. Un exemple typique est la photo numérique en limite de sensibilité du capteur (scène trop sombre).

Il existe de nombreuses sources de bruit pour une image (liste non exhaustive) :

• Bruit gaussien. Une variable aléatoire gaussienne a été ajoutée par le système à l'image "idéale". Dans le cas précédent des photos numériques, la source est la précision du capteur CCD ou CMOS mise en évidence par un gain élevé.

• Bruit uniforme. Une variable aléatoire uniforme a été ajoutée par le système à l'image "idéale". C'est généralement un cas d'école non réaliste mais simple. Visuellement, il est proche du bruit gaussien (seule la distribution diffère).

• Bruit "poivre et sel". Certains pixels sont saturés. Visuellement, cela se traduit par des points blancs et noirs répartis avec une certaine densité dans l'image. La source la plus fréquente est un pixel mort dans le capteur dû au processus de fabrication des CCD (que l'on retrouve dans celle des moniteurs LCD). Les appareils photos les "cachent" en les détectant pour chaque appareil avant commercialisation et en utilisant un mécanisme de remplacement par la valeur d'un pixel voisin lors de la prise de photos.

• Bruit périodique. Un bruit de période fixe a été ajoutée par le système à l'image "idéale". La source est par exemple le tramage dû à un scannage papier, ou à une compression JPEG (blocs de 8 pixels).

Les différents bruits présentés sont illustrés ci-dessous. La première ligne donne les images bruités, et la seconde un détail avec des couleurs renforçant les contrastes.

Les pages suivantes présenteront des méthodes pour réduire le bruit.