Algorithme Hybride De Débruitage Image/vidéo À Base De Réseaux De Neurones Convolutionnels (cnn).
2021
Autre
Génie Eléctrique Et Eléctronique

Université Mohamed El Bachir El Ibrahimi - Bordj Bou Arréridj

T
TERAI Salim.

Résumé: Nowadays, Machine Learning has proven itself as a contender for modern researches on the technical domain. We propose in this manuscript to exploit a certain field from machine learning, which is the deep learning. With the Deep Learning we’ll do a study about image and Video denoising through deep neural network especially CNN (Convolutional Neural Network) according to several recent algorithms namely: DVDnet, FastDVDnet, FFDnet, DnCNN. We shall compare them with classical Image/Video denoising algorithms: BM3D, VBM4D, VNLB, SPTWO. By this comparative study, we will use an evaluation criterion by calculating PSNR, SSIM, MSE, and RMSE in addition to running time and visual quality of the obtained denoised images/videos.

Mots-clès:

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