Discussion :

[kmaniche]

Bonjour, Bonsoir pour certains ...

Je suppose qu'une image soit affectée par un bruit multiplicatif (ou autre, peut importe). Je veux quantifier ce bruit, comment faire ?

Maintenant, j'applique à cette image un filtre conçu spécialement pour ce genre de bruit, quelle est selon vous la formule permettant de caractériser la réduction du bruit ? Me diriez-vous par le calcul du signal/bruit (SNR), mais comment ?

Je pose ces questions car j'ai trouver plusieurs formules qui permettent le calcul du SNR, mais chacune d'elles donnent un chiffre différent

Merci

[SmileSoft]

salut,
voilà l'algo de cette formule de SNR testé et donne de bons résultats:

Code :

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Pour i=0 à largeur_image-1 faire {
Pour j=0 à Longueur_image-1 faire {
som1=pixel((image originale)^2) ;
som2=pixel((image débruitée - image originale)^2) ;
}}
SNR=10*log(som1/som2) ;

plus le bruit augmente plus le snr diminue.

[Nebulix]

j'ai trouvé plusieurs formules qui permettent le calcul du SNR, mais chacune d'elles donne un chiffre différent

C'est que le problème est mal posé voire impossible.
Je n'arrive pas à imaginer un critère objectif et général permettant de séparer le bruit du signal dans une image. Dans la pratique, on fait certaines hypothèses ad hoc.
Il faut prendre tes responsabilités. Courage !

[kmaniche]

salut,
voilà l'algo de cette formule de SNR testé et donne de bons résultats:

Code :

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Pour i=0 à largeur_image-1 faire {
Pour j=0 à Longueur_image-1 faire {
som1=pixel((image originale)^2) ;
som2=pixel((image débruitée - image originale)^2) ;
}}
SNR=10*log(som1/som2) ;

C'est la formule que j'ai déjà implémenté, mais corrigée comme ceci :

Code :

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Pour i=0 à largeur_image-1 faire {
     Pour j=0 à Longueur_image-1 faire {
          som1 = som1 + (image_originale(i, j))^2 ;
          som2 = som1 + (image_débruitée(i, j) - image_originale(i, j))^2 ;
     Fin Pour
Fin Pour
 
SNR=10*log(som1/som2) ;

Est-ce que tu connais une autre ?

Mais dans le premier cas, je veux connaitre le SNR d'une image sans lui appliquer un filtrage de bruit ?

[SmileSoft]

utilises alors le rapport signal/bruit entre l'image bruitée et l'image originale:

Code :

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SNR = 10.Log( Sum{ PixelImgOriginale ²} / Sum{ (PixelImgBruitée-PixelImgOriginale)² } )

[kmaniche]

utilises alors le rapport signal/bruit entre l'image bruitée et l'image originale:

Code :

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SNR = 10.Log( Sum{ PixelImgOriginale ²} / Sum{ (PixelImgBruitée-PixelImgOriginale)² } )

Généralement, on a qu'une seul image qui est par abus de langage appelée Image Originale (qui est bruitée) !!

[SmileSoft]

Généralement, on a qu'une seul image qui est par abus de langage appelée Image Originale (qui est bruitée) !!

un snr= rapport entre les deux signaux "signal original" et "signal bruité", donc la mesure de bruit se fait entre:

1- l'image originale "ce que tu entends par image bruitée" et l'image débruitée pour conclure est ce que cette image est bien débruitée ou non, généralement on utilise le snr pour comparer entre deux méthodes de réduction de bruit celle qui donne un snr supérieur élimine mieux le bruit et vice versa.

2-l'image bruitée "qui est l'image originale + un bruit qu'on ajoute par programmation" et l'image originale pour quantifier le bruit qu'on a ajouté.

[kmaniche]

un snr= rapport entre les deux signaux "signal original" et "signal bruité", donc la mesure de bruit se fait entre:

1- l'image originale "ce que tu entends par image bruitée" et l'image débruitée pour conclure est ce que cette image est bien débruitée ou non, généralement on utilise le snr pour comparer entre deux méthodes de réduction de bruit celle qui donne un snr supérieur élimine mieux le bruit et vice versa.

2-l'image bruitée "qui est l'image originale + un bruit qu'on ajoute par programmation" et l'image originale pour quantifier le bruit qu'on a ajouté.

En traitement d'image, quand on parle de bruit, généralement il est lié au dispositifs d'acquisition et de numérisation, pas au bruit que l'on ajoute par soi même (par programmation).

Dans ce cas, comment savoir de quel type de bruit est affécté dans l'image ?

La réponse est selon le domaine, ou le type d'image !! Les IRM sont affectées d'un bruit multiplicatif + un bais.

[SmileSoft]

et je ne te contredis pas seulement j'ai détaillé ce que j'avais dis en avant, tu as demandé la formule du snr et on te l'a donné, en ce qui concerne le bruit qu'on ajoute par programmation il sert bien entendu à monter l'effet des méthodes de réduction de bruit qu'on implémente, d'où l'intérêt du snr. autrement ajouter la même quantité de bruit à une image puis appliquer les différentes méthodes de débruitage et mesurer pour chacune des methodes la quantité du bruit après débruitage par le snr, pour revenir au sujet on ne peut pas utiliser le snr sans passer par un filtrage (rapport signal/bruit entre l'image originale et l'image filtrée) ou ajouter un bruit (rapport signal/bruit entre l'image bruitée et l'image originale).