Application Des Dérivées Fractionnaire Au Débruitage D’image
Résumé: In this thesis, we focus on image denoising, an essential operation in image processing to enhance the visual quality of images. Fractional derivatives, which generalize classical derivatives, offer a promising new approach for performing this task. Fractional derivatives in the sense of Riemann-Liouville and Caputo allow the capture of fine structures due to their long-memory properties, which is particularly beneficial for processing noisy images. In this study, we adopted an energy-based approach using fractional calculus provides relevant tools for restoring degraded images.
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