Abstract:
Estimer le niveau du bruit additif à partir d’une image bruitée reste l'un des problèmes les plus critiques liés aux approches de seuillage dans le domaine des contourlets. Dans le cadre de la réalisation de la présente thèse, et pour la première fois dans ce domaine, une recherche d'une solution appropriée est sérieusement investie. La solution proposée est dérivée empiriquement à partir de toute construction redondante des contourlets. Elle permet d'estimer le niveau du bruit additif en étant la valeur médiane des coefficients détails de la plus fine échelle, ajustée par trois paramètres correcteurs. Ceci est principalement effectué à base d’une classification visuelle des images naturelles. Le présent estimateur permet ainsi, d’assurer un meilleur appariement entre la nature de l’image d’intérêt et celle de la transformée utilisée. Par conséquent, il fournit de meilleures estimations pour une large gamme d'images naturelles, en comparant aux meilleures approches de l’état de l’art. En effet, il est fortement recommandé pour les approches de seuillage d’images à base des contourlets, en raison de sa précision, sa simplicité ainsi que sa rapidité. L’application de cet estimateur dans les applications de seuillage d’images satellitaires montre également une amélioration très importante par rapport aux nombreuses alternatives adoptées dans la littérature des contourlets ; qualitativement et quantitativement.
