Débruitage d'images numériques Débruitage d'images numériquesLes chercheurs s'intéressent à des manipulations plus complexes, dans lesquelles on prend en compte les pixels voisins, voire des zones spécifiques de l'image, pour déterminer la valeur résultante de la transformation d'un point. Ceci engendre un problème "de poule et d'œuf": par quels pixels commencer? Il faut suivre une approche itérative et précautionneuse.
Le débruitage est un exemple de traitement global: l'image ci-dessous est artificiellement bruitée, par l'équivalent visuel que produit le fait de souffler dans un micro. On souhaite retrouver des contours plus nets, ce qui correspond à enlever le souffle d'un enregistrement audio analogique.
Le bruit engendre une perte d'information: on ne retrouvera pas l'image de départ. Cependant, on peut lisser les zones uniformes et renforcer les arêtes saillantes, ce qui simplifie l'image et la rend plus lisible.
Observer comment l'image évolue, d'abord en s'affinant, puis en perdant de la précision si on pousse l'algorithme trop loin.
Cette méthode est utilisée pour rendre mieux interprétables des images résultantes de mesures physiques naturellement bruitées (produites par des scanners, sondes, téléscopes...). L'amélioration de ces techniques occupe de nombreux chercheurs.