Contribution Au Filtrage Adaptatif Du Chatoiement Dans Les Images Radar Sar Polarimetrique

Résumé: Le bruit peut être apparait dans l'image pendant le processus d'acquisition et de transmission d'image. Il est le facteur principal qui dégrade la qualité des images. Speckle ou bruit multiplicatif, est une forme de bruit qui dépend souvent du signal, où l'amplitude est attachée à la valeur du pixel d'origine. Cela conduit à minimiser le contraste et la résolution de l'image. Afin d'augmenter la qualité de l'image, nous devons minimiser le bruit de speckle. Pour cela, plusieurs filtres sont utilisés pour réduire le bruit et améliorer ainsi la qualité des images. Ce travail compare l'efficacité de différents filtres de réduction de speckle tels que le filtre de Frost, le filtre de Lee, le filtre de Kuan, le filtre de Wiener, le filtre de Médian et le filtre SRAD (Speckle Reduction Anistrophic Diffusion), appliqués aux différents types d'images), tels que l’image radar à synthèse d’ouverture (SAR), Ultrasond, Tomographie informatisée (CT), lIimagerie par Résonance Magnétique (IRM), la Tomographie par Emission de Positons (TEP) et la photographie. Les paramètres statistiques tels que rapport signal sur bruit (SNR), pic rapport signal sur bruit (PSNR), indice de similarité structurelle (SSIM), erreur quadratique moyenne (MSE) et la racine d’erreur quadratique moyenne (RMSE) sont comparés et les résultats sont tabulés , ce qui nous permet de déterminer le filtre adapté qui convient au type d'image correspondant. Enfin, le meilleur filtre est trouvé et proposé sur la base des résultats statistiques et expérimentaux.

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