| 摘要 |
La présente invention réduit le bruit des images photographiques numériques, et se fonde sur l'hypothèse qu'on peut décomposer les images en deux types de régions: les régions lisses et les régions de coin. Les régions lisses sont des zones de l'image où l'on ne trouve pas de détail précis, c'est par exemple un ciel bleu. Les régions de coin sont des régions contenant des détails précis, comme des angles et des régions colorées (comme de l'herbe). La méthode présentée ici réduit dans les régions lisses au moyen d'une technique mathématique de flou d'image basée sur la régression des plus petits carrés. Le flou d'image n'altère pas la netteté de l'image parce qu'il n'a pas de détail précis dans les régions lisses. Les régions de coin ne sont pas touchées pour maintenir leur netteté, cependant on remarque moins le bruit dans ces régions que dans les régions lisses. La méthode agit sur la composante de luminance d'une image numérique comme suit: 1). A partir d'une matrice de pixels représentant une image, on choisit un ensemble de types de pixels de voisinage. Par exemple, 4 types de voisinage carrés sont choisis: 21 x 21, 11 x 11, 5 x 5, 1 x 1. 2) Pour chaque pixel de l'image (auqeul on se réfère comme étant un pixel cible), sont considérés tous les voisinages (parmi tous les types de voisinage choisis) qui contiennent ce pixel. Pour chaque pixel cible, il existe 588 voisinages de ce type (441 de format 21 x 21, 121 de format 11 x 11, 25 de format 5 x 5, et 1 de format 1 x 1). 3) Pour chaque voisinage du pixel cible, une régression linéaire des plus petits carrés est traitée par ordinateur pour correspondre à un plan aux valeurs de code des pixels du voisinage. (On peut considérer l'image comme une surface mathématique, et la valeur de code du pixel de reconstitution comme une fonction des deux coordonnés de pixels. La méthode s'approche de la véritable surface de l'image au moyen d'une surface planaire) ceci donne une bonne adéquation (mesurée par X2, qui est la somme des erreurs au carré normalisée pour la |
