pdenoisePDE

Synopsis

Description

L'opérateur pdenoisePDE permet de régulariser une image couleur ou multi-valuée 2D ou 3D. La technique de régularisation utilisée permet de traiter de manière efficace les artefacts locaux rencontrés dans des images (bruit ou artefacts de compression par exemple). La régularisation est anisotrope et préserve les courbures, c'est-è-dire qu'elle permet de lisser l'image tout en préservant les structures importantes des images (bords, coins, discontinuités).

Le temps d'exécution peut être très long selon les valeurs de paramètre passées.

Paramètres

• nb_iter définit le nombre d'itérations d'EDP effectués. Beaucoup d'itérations permettent de lisser l'image de manière plus importante. Pour des images peu bruitées, une valeur de 1 convient.
• amplitude définit l'amplitude du lissage lors d'une itération (pas de temps de l'EDP). Plus ce paramètre est important, plus l'image va se lisser rapidement à chaque itération. En général, une valeur entre 5 et 200 convient.
• sharpness définit une valeur de contraste de référence des contours à préserver. Plus ce paramètre est important, plus les contours seront préservés (mais éventuellement le bruit aussi!). Une valeur de 0 indique que chaque pixel sera lissé avec la même force, éventuellement dans des directions différentes. Une valeur entre 0 et 2 convient généralement.
• anisotropy définit le degré d'anisotropie du lissage. Un lissage très anisotrope (anisotropy=1) est très fortement orienté dans les directions des contours. Un lissage isotrope au contraire, ne favorise aucune direction de lissage (anisotropy=0). Selon le type de bruit, il est utile de limiter l'anisotropie pour éviter un effet d'apparition de textures. Ce paramètre doit prendre sa valeur entre 0 et 1.
• alpha définit la variance estimée du bruit (par exemple 0.1).
• sigma définit un paramètre d'échelle de la géométrie de l'image. Avant chaque itération, la géométrie locale de l'image est évaluée. Le paramètre sigma correspond au pré-lissage de cette géométrie. Plus sigma est grand, moins les détails seront préservés, mais plus le lissage semblera cohérent. Plus sigma est petit, plus les détails seront préservés, mais en cas de bruit, le lissage peut être incohérent. En général, une valeur de sigma inférieur à 1 est suffisante (par exemple 0.8).

Entrées

• im_in: une image.

Sorties

• im_out: une image de même type que l'image d'entrée.

Résultat

Retourne SUCCESS ou FAILURE.

Exemples

Réduit le bruit de l'image "tangram.pan" en seulement 2 itérations

   pdenoisePDE 2 100 2 0.7 0.1 0.8 tangram.pan a.pan
   visu a.pan

Voir aussi

Prototype C++

Reference

Avertissement

Ce module est soumis à la licence CeCiLL, et ne peut pas être utilisé dans une application commerciale sous une licence propriétaire. En particulier, il utilise les fonctionnalités de la bibliothèque CImg, soumise également à la licence CeCiLL.