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    Par défaut Filtre UnNoise pour ImageJ

    Je me permet de poster ici un filtre que j'ai baptisé "UnNoise". Il a été réalisé a partir des informations obtenues dans des posts précédents...

    Un petit appercu de ce que cela donne:


    Code java : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    import ij.IJ;
    import ij.ImagePlus;
    import ij.gui.GenericDialog;
    import ij.plugin.filter.PlugInFilter;
    import ij.process.ByteProcessor;
    import ij.process.ColorProcessor;
    import ij.process.ImageProcessor;
     
    import java.awt.Color;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.Arrays;
    import java.util.List;
     
    /**
     * @author Xavier Philippeau
     * 
     * UnNoise Plugin. 
     *
     * A noise detection and removal filter with edge preservation.
     */
    public class UnNoise_ implements PlugInFilter {
     
    	private static final int ROAD = 0;
    	private static final int VARIANCE = 1;
     
    	private ImagePlus imgOrig = null;
    	private int aperture = 0;
    	private double factor = 0;
    	private int itermax = 0;
    	private int estimator;
     
    	/**
            * This method gets a reference to the image to be locally ranked
            * and returns the filter capabilities.
            * @param        arg     calls for the "about" information.
            * @param        imp     This is the image to be processed
            *
            * @return       Returns DOES_8G + DOES_RGB or DONE.
            */
    	public int setup(String arg, ImagePlus imp) {
     
    		// about...
    		if (arg.equals("about")) {
    			showAbout(); 
    			return DONE;
    		}
     
    		// else...
    		if (imp==null) return DONE;
     
    		//original image
    		this.imgOrig = imp ;
     
    		// Configuration dialog.
    		GenericDialog gd = new GenericDialog("Parameters");
    		gd.addChoice("Estimator",new String[] {"ROAD","Variance"}, "ROAD");
    		gd.addNumericField("Window aperture (size=2*a+1)",2,0);
    		gd.addNumericField("Variance factor",1.0,1);
    		gd.addNumericField("Iterations",5,0);
     
    		while(true) {
    			gd.showDialog();
    			if ( gd.wasCanceled() )	return DONE;
     
    			String estimator = gd.getNextChoice();
    			if (estimator.equalsIgnoreCase("ROAD")) this.estimator=ROAD;
    			if (estimator.equalsIgnoreCase("Variance")) this.estimator=VARIANCE;
     
    			this.aperture = (int) gd.getNextNumber();
    			this.factor = (double) gd.getNextNumber();
    			this.itermax = (int) gd.getNextNumber();
     
    			if (this.aperture<=0) continue;
    			if (this.factor<=0) continue;
    			if (this.itermax<=0) continue;
    			break;
    		}
    		gd.dispose();
     
    		return DOES_8G+DOES_RGB;
    	}
     
    	/** 
             * Filters use this method to process the image. If the
             * SUPPORTS_STACKS flag was set, it is called for each slice in
             * a stack. ImageJ will lock the image before calling
             * this method and unlock it when the filter is finished. 
             */
    	public void run(ImageProcessor ip) {
    		// project image to HSV color space
    		ByteProcessor work = null;
    		if (this.imgOrig.getBitDepth()==24) work=transformRGB(this.imgOrig);
    		if (this.imgOrig.getBitDepth()==8) work=transformGray(this.imgOrig);
     
    		// filter = Noise Estimation (->mask) + Pixel replacement
    		ByteProcessor mask = null;
    		for(int i=0;i<this.itermax;i++) {
    			if (this.estimator==ROAD)
    				mask = this.ROAD(work,this.aperture,this.factor);
     
    			if (this.estimator==VARIANCE)
    				mask = this.Variance(work,this.aperture,this.factor);
     
    			work = this.inpaint(work,mask);
    		}
     
    		// project image to RGB color space
    		ImageProcessor newIp = null;
    		if (this.imgOrig.getBitDepth()==24) newIp=invTransformRGB(this.imgOrig,work);
    		if (this.imgOrig.getBitDepth()==8) newIp=invTransformGray(this.imgOrig,work);
     
    		// show new image		
    		ImagePlus newImg = new ImagePlus(this.imgOrig.getTitle()+"_UnNoised", newIp);
    		newImg.show();
    	}
     
    	// RGB -> HSV
    	private ByteProcessor transformRGB(ImagePlus img) {
    		ByteProcessor bp = new ByteProcessor(img.getWidth(),img.getHeight());
    		for (int y = 0; y < img.getHeight(); y++) {
    			for (int x = 0; x < img.getWidth(); x++) {
    				int[] lrgb = img.getPixel(x,y);
    				float[] hsb = Color.RGBtoHSB(lrgb[0],lrgb[1],lrgb[2],null);
    				bp.set(x,y,(int)(hsb[2]*255));
    			}
    		}
    		return bp;
    	}
     
    	// GRAY -> HSV
    	private ByteProcessor transformGray(ImagePlus img) {
    		ByteProcessor bp = new ByteProcessor(img.getWidth(),img.getHeight());
    		for (int y = 0; y < img.getHeight(); y++) {
    			for (int x = 0; x < img.getWidth(); x++) {
    				int[] lrgb = img.getPixel(x,y);
    				bp.set(x,y,lrgb[0]);
    			}
    		}
    		return bp;
    	}
     
    	// HSV -> RGB
    	private ImageProcessor invTransformRGB(ImagePlus img, ByteProcessor bp) {
    		ImageProcessor out = new ColorProcessor(img.getWidth(),img.getHeight());
    		for (int y = 0; y < img.getHeight(); y++) {
    			for (int x = 0; x < img.getWidth(); x++) {
    				int[] lrgb = img.getPixel(x,y);
    				float[] hsb = Color.RGBtoHSB(lrgb[0],lrgb[1],lrgb[2],null);
    				int rgb = Color.HSBtoRGB(hsb[0],hsb[1],bp.get(x,y)/255f);
    				out.set(x,y,rgb);
    			}
    		}
    		return out;
    	}
     
    	// HSV -> GRAY
    	private ImageProcessor invTransformGray(ImagePlus img, ByteProcessor bp) {
    		ImageProcessor out = new ByteProcessor(img.getWidth(),img.getHeight());
    		for (int y = 0; y < img.getHeight(); y++) {
    			for (int x = 0; x < img.getWidth(); x++) {
    				out.set(x,y,bp.get(x,y));
    			}
    		}
    		return out;
    	}
     
    	// About...
    	private void showAbout() {
    		IJ.showMessage("UnNoise...","UnNoise Filter by Pseudocode");
    	}
     
    	/**
             * Noise estimation using the ROAD Estimator
             *  
             * (ROAD: R. Garnett, T. Huegerich, C. Chui and W.-J. He)
             * 
             * @param c Input data (luminosity/gray-level) 
             * @param aperture Window aperture 
             * @param coef variance theshold factor 
             * @return mask (255="masked" 0="unmasked")
             */
    	private ByteProcessor ROAD(ByteProcessor c, int aperture, double coef) {
     
    		int width = c.getWidth();
    		int height = c.getHeight();
     
    		// value-to-distance table 
    		double[] distance = new double[256];
    		distance[0]=0;
    		for(int i=1;i<256;i++) {
    			double x = (double)i/255;
    			double log = Math.log(x)/Math.log(2);
    			distance[i]=1+Math.max(log,-5)/5;
    		}
     
    		ByteProcessor mask = new ByteProcessor(width,height);
     
    		for (int y=0; y<height; y++) {
    			for (int x=0; x<width; x++) {
     
    				// compute distances between pixels 
    				int[] dist = new int[(2*aperture+1)*(2*aperture+1)];
    				int average=0; int count=0; 
    				for(int dy=-aperture;dy<=aperture;dy++) {
    					for(int dx=-aperture;dx<=aperture;dx++) {
    						if (c.getPixel(x+dx,y+dy)<0) continue;
     
    						int i = Math.abs(c.getPixel(x+dx,y+dy)-c.getPixel(x,y));
    						dist[count]=(int)(255.0*distance[i]);
    						count++;
     
    						average+=c.getPixel(x+dx,y+dy);
    					}
    				}
    				average/=count;
     
    				// Noise estimation (ROAD at rank nmb_pixels/2)
    				Arrays.sort(dist,0,count);
    				int road = 0;
    				int rank=count/2;
    				for(int i=0;i<rank;i++) road+=dist[i];
     
    				// compute threshold (= variance)
    				int etype=0; count=0; 
    				for(int dy=-aperture;dy<=aperture;dy++) {
    					for(int dx=-aperture;dx<=aperture;dx++) {
    						if ((x+dx)<0) continue;
    						if ((x+dx)>=width) continue;
    						if ((y+dy)<0) continue;
    						if ((y+dy)>=height) continue;
     
    						double e = c.getPixel(x+dx,y+dy)-average;
    						etype+=e*e;
    						count++;
    					}
    				}
    				etype=(int)Math.sqrt(etype/count);
    				int threshold = (int)(rank*etype);
     
    				// pixel exceed threshold -> noise
    				if ( (road>=(threshold*coef)) && (etype>0) ) {
    					mask.putPixel(x,y,255);
    				} else {
    					mask.putPixel(x,y,0);
    				}
     
    		}	}
     
    		return mask;
    	}
     
     
    	/**
             * Noise estimation using Variance Estimator
             * 
             * @param c Input data (luminosity/gray-level) 
             * @param aperture Window aperture 
             * @param coef variance theshold factor 
             * @return mask (255="masked" 0="unmasked")
             */
    	private ByteProcessor Variance(ByteProcessor c, int aperture, double coef) {
    		int width = c.getWidth();
    		int height = c.getHeight();
     
    		ByteProcessor mask = new ByteProcessor(width,height);
     
    		for (int y=0; y<height; y++) {
    			for (int x=0; x<width; x++) {
     
    				// compute average
    				float average=0; int count=0;
    				for(int dy=-aperture;dy<=aperture;dy++) {
    					for(int dx=-aperture;dx<=aperture;dx++) {
    						if ((x+dx)<0) continue;
    						if ((x+dx)>=width) continue;
    						if ((y+dy)<0) continue;
    						if ((y+dy)>=height) continue;
    						average += c.get(x+dx,y+dy);
    						count++;
    					}
    				}
    				average/=count;
     
    				// compute variance
    				float etype=0; count=0;
    				for(int dy=-aperture;dy<=aperture;dy++) {
    					for(int dx=-aperture;dx<=aperture;dx++) {
    						if ((x+dx)<0) continue;
    						if ((x+dx)>=width) continue;
    						if ((y+dy)<0) continue;
    						if ((y+dy)>=height) continue;
    						float e = Math.abs(c.get(x+dx,y+dy)-average);
    						etype += e*e;
    						count++;
    					}
    				}
    				etype=(float)Math.sqrt(etype/count);
     
    				// pixel exceed threshold -> noise
    				if (Math.abs(c.get(x,y)-average)>coef*etype) {
    					mask.set(x,y,255);
    				} else {
    					mask.set(x,y,0);
    				}
     
    		}	}
     
    		return mask;
    	}
     
     
     
    	/**
             * Fast (not accurate) Inpainting 
             * 
             * @param c Input data (luminosity/gray-level)
             * @param mask masked pixel to evaluate
             * @return Output data (luminosity/gray-level)
             */
    	private ByteProcessor inpaint(ByteProcessor c, ByteProcessor mask) {
    		int width = c.getWidth();
    		int height = c.getHeight();
     
    		ByteProcessor c2 = new ByteProcessor(width,height);
    		for (int y=0; y<height; y++)
    			for (int x=0; x<width; x++)
    				c2.set(x,y,c.get(x,y));
     
    		ByteProcessor newmask = new ByteProcessor(width,height);
    		for (int y=0; y<height; y++)
    			for (int x=0; x<width; x++)
    				newmask.set(x,y,mask.get(x,y));
     
    		int n = 8;
    		int[] dx = new int[] {-1,0,1,1,1,0,-1,-1};
    		int[] dy = new int[] {-1,-1,-1,0,1,1,1,0};
     
    		while(true) {
     
    			// front-line masked/unmasked
    			List contourInt = new ArrayList();
    			for (int y = 0; y < height; y++) {
    				for (int x = 0; x < width; x++) {
    					if (mask.get(x,y)==0) continue;
    					for (int i = 0; i < n; i++) {
    						int xk = x + dx[i];
    						int yk = y + dy[i];
    						if (xk<0 || xk>=width)  continue;
    						if (yk<0 || yk>=height)  continue;
    						if (mask.get(xk,yk)>0) continue;
    						contourInt.add( new int[] {x,y} );
    						break;
    					}
    				}
    			}
     
    			// exit when no front-line
    			if (contourInt.isEmpty()) break;
     
    			// isophotes continuation
    			for(int j=0;j<contourInt.size();j++) {
    				int[] pixel = (int[]) contourInt.get(j);
    				int x = pixel[0];
    				int y = pixel[1];
     
    				double value=0;
    				double wsum=0;
    				for (int i = 0; i < n; i++) {
    					int xk = x + dx[i];
    					int yk = y + dy[i];
    					if (xk<0 || xk>=width)  continue;
    					if (yk<0 || yk>=height)  continue;
    					if (mask.get(xk,yk)>0) continue;
     
    					// gradient
    					double[] grad = gradient(c,xk,yk);
    					double norme = grad[0];
    					double angle = grad[1];
     
    					// gradient normal = isophote direction
    					angle+=Math.PI/2;
     
    					// Weight of the propagation:
     
    					// 1. dotproduct ( gradient normal . propagation vector )
    					double pscal = Math.cos(angle)*(-dx[i]) + (-Math.sin(angle))*(-dy[i]);
    					pscal/=Math.sqrt(dx[i]*dx[i]+dy[i]*dy[i]);
     
    					// 2. gradient magnitude  (O -> omnidirectionnal)
    					double w = (norme)*Math.abs(pscal)+(1-norme)*1;
     
    					value += w*c.get(xk,yk);
    					wsum+=w;
    				}
    				if (wsum<=0) continue;
    				value/=wsum;
     
    				// set new value
    				c2.set(x,y,(int)value);
     
    				// pixel becomes unmasked
    				newmask.set(x,y,0);
    			}
     
    			mask=newmask;
    		}
     
    		return c2;
    	}
     
    	/**
             * Compute the local Gradient of one pixel
             * 
             * @param c Input Data
             * @param x X coord
             * @param y Y Coord
             * @return double[0] = gradient norme (0..1), double[1] = gradient direction (0..2*PI)
             */
    	private double[] gradient(ByteProcessor c, int x, int y) {
    		int width = c.getWidth();
    		int height = c.getHeight();
     
    		double cst1 = (0.25*(2-Math.sqrt(2.0)));
    		double cst2 = (0.5f*(Math.sqrt(2.0)-1));
     
    		int px = x-1;
    		int nx = x+1;
    		int py = y-1;
    		int ny = y+1;
    		if (px<0) px=0;
    		if (nx>=width) nx=width-1;
    		if (py<0) py=0;
    		if (ny>=height) ny=height-1;
     
    		int Ipp=c.get(px,py);
    		int Ipc=c.get(px,y) ;
    		int Ipn=c.get(px,ny);
    		int Icp=c.get(x,py);
    		int Icn=c.get(x,ny);
    		int Inp=c.get(nx,py);
    		int Inc=c.get(nx,y) ;
    		int Inn=c.get(nx,ny);
     
    		double IppInn = cst1*(Inn-Ipp);
    		double IpnInp = cst1*(Ipn-Inp);
    		int gradx = (int)(IppInn-IpnInp-cst2*Ipc+cst2*Inc);
    		int grady = (int)(IppInn+IpnInp-cst2*Icp+cst2*Icn);
     
    		double norme = Math.sqrt( gradx*gradx + grady*grady );
     
    		double angle = 0;
    		if (norme>0) {
    			angle = Math.acos(gradx/norme);
    			if (grady>0) angle = 2*Math.PI - angle;
    		}
     
    		norme/=255;
     
    		return new double[] {norme,angle};
    	}
    }

    PRomu@ld : sources
    ALGORITHME (n.m.): Méthode complexe de résolution d'un problème simple.

  2. #2
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  3. #3
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    Je ne réponds pas aux MP techniques

  4. #4
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    Attention Il a ecrit un programme qui cherche les NOISES.


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  5. #5
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    Tu as utilisé quelle technique pour résoudre l'équation ? (enfin, je crois voir que c'est la méthode classique basée sur la résolution d'une équation différentielle (genre tykhonov, hypersurface)

    J'avais fait quelque chose là dessus, mais mon gros problème, c'était la vitesse de calcul. J'avais choisi une méthode itérative, qui en fait, n'était peut être pas génial !
    Je ne répondrai à aucune question technique en privé

  6. #6
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    Citation Envoyé par millie
    Tu as utilisé quelle technique pour résoudre l'équation ? (enfin, je crois voir que c'est la méthode classique basée sur la résolution d'une équation différentielle (genre tykhonov, hypersurface)
    Et non, pas d'equa diff a résoudre dans mon cas.

    Ce filtre sert a restaurer les images extremements bruités, pour lesquelles il est difficile d'estimer la part de bruit dans un pixel donné. Je ne peux donc pas tenter une maximisation/minimisation du signal/bruit.

    Je me contente d'estimer si un pixel est un "pur signal" ou un "pur bruit". Si c'est un "pur bruit", je le supprime de l'image.

    Ensuite je doit reconstituer les pixels supprimés. Pour cela, je fais de la diffusion anisotropique, avec les poids de chaque voisin calculés afin de prolonger les lignes isophotes (comme l'inpainting).
    ALGORITHME (n.m.): Méthode complexe de résolution d'un problème simple.

  7. #7
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    Faire une diffusion anisotropique, n'est ce pas équivalent à résoure une équation différentielle (même si ce n'est pas clairement posé comme ça) ?
    Je ne répondrai à aucune question technique en privé

  8. #8
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    Citation Envoyé par millie
    Faire une diffusion anisotropique, n'est ce pas équivalent à résoure une équation différentielle (même si ce n'est pas clairement posé comme ça) ?
    Heu oui... si on veut.

    C'est pas vraiment ma définition de "résoudre", mais c'est vrai que ca converge vers une solution acceptable. Enfin, vu mon algo, y a peu de chance que ce soit "LA" solution de l'equation.
    ALGORITHME (n.m.): Méthode complexe de résolution d'un problème simple.

  9. #9
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  10. #10
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    On a le droit de réutiliser l'algorithme et le source ? (genre, si je veux porter ça en C++ ?)
    Je ne répondrai à aucune question technique en privé

  11. #11
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    Citation Envoyé par millie
    On a le droit de réutiliser l'algorithme et le source ? (genre, si je veux porter ça en C++ ?)
    Oui. C'est en copyleft. Vous pouvez le copier, le modifier, le vendre et devenir milliardaire

    A noter que cet algo ne marche bien que pour les images avec un bruit Salt & Pepper (points noirs et blancs). Par exemple, pour ameliorer des images recues par fax ou mal scannées (c'est mon cas).

    Ca ne corrige pas bien les bruits blancs uniformes legers. Dans ces cas la, il y a de bien meilleurs algos.
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  12. #12
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    Bonjour,

    beau travail, je vais rajouter cela à mon ImageJ.
    Consignes aux jeunes padawans : une image vaut 1000 mots !
    - Dans ton message respecter tu dois : les règles de rédaction et du forum, prévisualiser, relire et corriger TOUTES les FAUTES (frappes, sms, d'aurteaugrafe, mettre les ACCENTS et les BALISES) => ECRIRE clairement et en Français tu DOIS.
    - Le côté obscur je sens dans le MP => Tous tes MPs je détruirai et la réponse tu n'auras si en privé tu veux que je t'enseigne.(Lis donc ceci)
    - ton poste tu dois marquer quand la bonne réponse tu as obtenu.

  13. #13
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    Super filtre...
    Tu dis que c'est un filtre pour imageJ.
    De quelle manière dois-je le mettre pour avoir l'option dans imageJ ?
    Merci pour ce travail

  14. #14
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    En fait, lorsque je crée le plugins et que je le compile, il me dit :

    Note: sun.tools.javac.Main has been deprecated.
    C:\Program Files\ImageJ\plugins\Filters\UnNoise_.java:342: '(' expected.
    List<int[]> contourInt = new ArrayList<int[]>();
    ^
    1 error, 1 warning

  15. #15
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    Citation Envoyé par akyso
    En fait, lorsque je crée le plugins et que je le compile, il me dit :

    Note: sun.tools.javac.Main has been deprecated.
    C:\Program Files\ImageJ\plugins\Filters\UnNoise_.java:342: '(' expected.
    List<int[]> contourInt = new ArrayList<int[]>();
    ^
    1 error, 1 warning
    Tiens oui. Moi aussi j'ai ca quand je passe par l'option "Compile and run...".
    Hum... ImageJ a pas l'air de compiler les generiques... bizarre.

    Bon, j'ai modifier le code du 1er post pour que ca compile sous ImageJ.
    ALGORITHME (n.m.): Méthode complexe de résolution d'un problème simple.

  16. #16
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    Bon... encore désolé, mais j'ai un autre pb avec le nouveau code:

    Note: sun.tools.javac.Main has been deprecated.
    C:\Program Files\ImageJ\plugins\Filters\UnNoise_.java:216: Method copyOf(int[], int) not found in class java.util.Arrays.
    dist=Arrays.copyOf(dist,count);
    ^
    1 error, 1 warning

  17. #17
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    Citation Envoyé par akyso
    Bon... encore désolé, mais j'ai un autre pb avec le nouveau code:

    Note: sun.tools.javac.Main has been deprecated.
    C:\Program Files\ImageJ\plugins\Filters\UnNoise_.java:216: Method copyOf(int[], int) not found in class java.util.Arrays.
    dist=Arrays.copyOf(dist,count);
    ^
    1 error, 1 warning
    C'est une methode dispo uniquement dans Java 6.

    J'ai re-modifier le code du 1er Post pour utiliser une méthode moins recente.
    ALGORITHME (n.m.): Méthode complexe de résolution d'un problème simple.

  18. #18
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    J'ai essayé de le porter en C++, mais pour l'instant, j'ai une image toute noire

    EDIT : Je pense avoir trouvé mon erreur. Par contre, ta résolution, c'était avec ROAD ? (aperture = 2, coef = 1, iter = 5) ? Car j'obtiens un truc vraiment pas super
    Je ne répondrai à aucune question technique en privé

  19. #19
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    Pour information, ça donnait ça :



    EDIT : EN fait, je crois que mon filtre fonctionne bien. Mais que pseudocode a voulu nous en mettre plein la vue avec l'image de présentation Et que le filtre n'est pas aussi efficace

    EDIT 2 : Non, je fus mauvaise langue, le filtre marche vraiment bien
    Je ne répondrai à aucune question technique en privé

  20. #20
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    Citation Envoyé par millie
    EDIT : EN fait, je crois que mon filtre fonctionne bien. Mais que pseudocode a voulu nous en mettre plein la vue avec l'image de présentation Et que le filtre n'est pas aussi efficace
    lol. jalou va...

    1. Lancer IMAGEJ

    2. Menu Fichier -> import -> url...

    3. copier coller l'adresse suivante:

    http://www.math.cuhk.edu.hk/~rchan/paper/dcx/images/60/noisyimage/lena_noiseImg.jpg (image bruitée a 60%)

    ou

    (http://www.math.cuhk.edu.hk/~rchan/paper/dcx/images/40/noisyimage/lena_noiseImg.jpg (image bruitée a 40%)

    4. Menu Plugins -> Compile and run... -> UnNoise_.java

    5. Laisser les params par defaut (ROAD, 2 , 1.0 , 5) -> OK

    tada...
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