An automated approach to quasi-periodic noise removal in natural images

Frédéric Sur 1 Michel Grediac 2
1 MAGRIT - Visual Augmentation of Complex Environments
Inria Nancy - Grand Est, LORIA - ALGO - Department of Algorithms, Computation, Image and Geometry
Résumé : Les images numériques sont susceptibles d'être affectées par un bruit quasi-périodique. Ce phénomène se manifeste par des motifs répétés parasites couvrant la totalité de l'image. Le bruit quasi-périodique est par nature bien localisé dans le domaine de Fourier. Il est donc possible de l'atténuer par l'intermédiaire d'un filtre coupe-bande. À la différence des algorithmes existants qui nécessitent une modélisation du filtre ou un paramétrage manuels, ce rapport de recherche présente une approche automatisée basée sur le spectre de puissance moyen d'une image naturelle. L'algorithme résultant permet d'éliminer une grande variété de structures répétées, de simples bruits périodiques (dont la contribution au spectre de l'image est limitée à quelques coefficients de Fourier) à des bruits quasi-périodiques présentant des spectres de structure bien plus complexe. L'algorithme proposé est évalué sur de nombreuses expériences. Une comparaison avec l'analyse en composantes morphologiques (MCA), un algorithme de séparation aveugle de sources, est discutée. Une implémentation Matlab est également disponible. Ce rapport est la version étendue d'un article publié.
Type de document :
Rapport
[Research Report] RR-8660, INRIA Nancy, équipe Magrit; Institut Pascal, Université Blaise Pascal; INRIA. 2015
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Contributeur : Frédéric Sur <>
Soumis le : lundi 5 janvier 2015 - 13:11:20
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:25:23
Document(s) archivé(s) le : mercredi 3 juin 2015 - 16:35:34

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Frédéric Sur, Michel Grediac. An automated approach to quasi-periodic noise removal in natural images. [Research Report] RR-8660, INRIA Nancy, équipe Magrit; Institut Pascal, Université Blaise Pascal; INRIA. 2015. 〈hal-01099795〉

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