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Exemple : Filtrage de Wiener
La fonction wiener2d permet de réduire le bruit aléatoire supplémentaire dans les images.
Le filtrage de Wiener était l'une des premières méthodes développées pour réduire le bruit aléatoire supplémentaire dans les images. Il est basé sur l'hypothèse que le bruit supplémentaire est un processus aléatoire stationnaire, indépendant de l'emplacement des pixels ; l'algorithme réduit l'erreur carrée entre les images d'origine et reconstruites.
Pour plus d'informations sur l'utilisation de cet exemple, voir A propos des exemples de traitement d'image.
Utilisation du bruit aléatoire à distribution uniforme
1. Créez une image représentant une simple boîte rectangulaire.
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2. Ajoutez du bruit à l'image de la boîte.
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3. Utilisez un filtrage Wiener avec une fenêtre 7 x 7 sur l'image.
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4. Mettez à l'échelle et affichez les deux images :
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(wiener_sl.bmp)
(wiener_sf77.bmp)
Les contours des carrés n'ont pas été brouillés, mais le bruit a été lissé. Néanmoins, le bruit n'est pas filtré en sortie près des contours du rectangle pour un voisinage de la taille de la fenêtre de filtrage.
5. Utilisez sur l'image une fenêtre 3 x 3.
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(wiener_sf33.bmp)
Dans cette image, le lissage global est moindre, mais il se prolonge plus près des contours du rectangle.
Utilisation du bruit gaussien
1. Lisez un fichier image et dégradez-le avec un bruit blanc gaussien aléatoire.
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2. Ajoutez du bruit gaussien à l'image.
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(fruit_sm.bmp)
(fruit_sl.bmp)
3. Supprimez le bruit avec un filtrage Wiener utilisant une fenêtre 5 x 5.
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(fruit_w55.bmp)