\select@language {french}
\addvspace {10\p@ }
\addvspace {10\p@ }
-\contentsline {figure}{\numberline {2.1}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par analyse simple d'histogramme. Colonne de gauche : image d'entr\IeC {\'e}e. Colonne centrale : histogramme des niveaux de gris. Colonne de droite : r\IeC {\'e}sultat de la segmentation.}}{16}{figure.2.1}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image initiale comportant deux zones : le fond et le cochon (la cible)}}}{16}{figure.2.1}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Histogramme des niveaux de gris}}}{16}{figure.2.1}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Image binaire repr\IeC {\'e}sentant la segmentation. Seuil estim\IeC {\'e} \IeC {\`a} 101 apr\IeC {\`e}s 4 it\IeC {\'e}rations.}}}{16}{figure.2.1}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {Image initiale bruit\IeC {\'e}e}}}{16}{figure.2.1}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(e)}{\ignorespaces {Histogramme des niveaux de gris}}}{16}{figure.2.1}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(f)}{\ignorespaces {Image binaire repr\IeC {\'e}sentant la segmentation. Seuil estim\IeC {\'e} \IeC {\`a} 99 apr\IeC {\`e}s 5 it\IeC {\'e}rations.}}}{16}{figure.2.1}
-\contentsline {figure}{\numberline {2.2}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par simplification de graphe de type \textit {Normalized cut} pour un nombre $s$ de segments variant de 2 \IeC {\`a} 5.}}{18}{figure.2.2}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$s = 2$}}}{18}{figure.2.2}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$s = 3$}}}{18}{figure.2.2}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$s = 4$}}}{18}{figure.2.2}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {$s = 5$}}}{18}{figure.2.2}
-\contentsline {figure}{\numberline {2.3}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme \textit {k-means} pour un nombre $s$ de segments variant de 2 \IeC {\`a} 5. Chaque couleur est associ\IeC {\'e}e \IeC {\`a} un segment. Les couleurs sont choisies pour une meilleure visualisation des diff\IeC {\'e}rents segments.}}{19}{figure.2.3}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$s = 2$}}}{19}{figure.2.3}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$s = 3$}}}{19}{figure.2.3}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$s = 4$}}}{19}{figure.2.3}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {$s = 5$}}}{19}{figure.2.3}
-\contentsline {figure}{\numberline {2.4}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme \textit {mean-shift} pour un rayon de voisinage $r$ de 100, 50, 35 et 25 pixels permettant d'obtenir un nombre $s$ de segments variant respectivement de 2 \IeC {\`a} 5. Le volume minimal admis pour un segment est fix\IeC {\'e} \IeC {\`a} 100 pixels. Chaque couleur est associ\IeC {\'e}e \IeC {\`a} un segment. Les couleurs sont choisies pour une meilleure visualisation des diff\IeC {\'e}rents segments.}}{20}{figure.2.4}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$r=100 \Rightarrow s = 2$}}}{20}{figure.2.4}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$r=50 \Rightarrow s = 3$}}}{20}{figure.2.4}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$r=35 \Rightarrow s = 4$}}}{20}{figure.2.4}
-\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {$r=25 \Rightarrow s = 5$}}}{20}{figure.2.4}
+\contentsline {figure}{\numberline {2.1}{\ignorespaces Images 256$\times $256 en niveau de gris 8 bits utilis\IeC {\'e}es pour l'illustration des propri\IeC {\'e}t\IeC {\'e}s des filtres. a) l'image de r\IeC {\'e}f\IeC {\'e}rence non bruit\IeC {\'e}e. b) l'image corrompue par un bruit gaussien d'\IeC {\'e}cart type $\sigma =25$. c) l'image corrompue par un bruit impulsionnel \IeC {\`a} 25\%.}}{14}{figure.2.1}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Sans bruit}}}{14}{figure.2.1}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Bruit gaussien $\sigma =25$, PSNR=22.3~dB MSSIM=0.16}}}{14}{figure.2.1}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Bruit impulsionnel 25\%, PSNR=9.48~dB MSSIM=0.04}}}{14}{figure.2.1}
+\contentsline {figure}{\numberline {2.2}{\ignorespaces Filtrage par convolution.}}{15}{figure.2.2}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Moyenneur 3$\times $3, PSNR=27.6dB MSSIM=0.34}}}{15}{figure.2.2}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Moyenneur 5$\times $5, PSNR=27.7dB MSSIM=0.38}}}{15}{figure.2.2}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Filtre gaussien 3$\times $3, PSNR=27.4dB MSSIM=0.33}}}{15}{figure.2.2}
+\contentsline {figure}{\numberline {2.3}{\ignorespaces R\IeC {\'e}duction du bruit impulsionnel par filtre m\IeC {\'e}dian.}}{16}{figure.2.3}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {M\IeC {\'e}dian 3$\times $3 une passe, PSNR=26.4~dB MSSIM=0.90}}}{16}{figure.2.3}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {M\IeC {\'e}dian 3$\times $3 deux passes, PSNR=34.4~dB MSSIM=0.98}}}{16}{figure.2.3}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {M\IeC {\'e}dian 5$\times $5 une passe, PSNR=35.1~dB MSSIM=0.98}}}{16}{figure.2.3}
+\contentsline {figure}{\numberline {2.4}{\ignorespaces R\IeC {\'e}duction de bruit gaussien par filtrage bilat\IeC {\'e}ral de voisinage 5$\times $5. $\sigma _S$ et $\sigma _I$ sont les \IeC {\'e}carts type des fonctions gaussiennes de pond\IeC {\'e}ration spatiale et d'intensit\IeC {\'e}.}}{17}{figure.2.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$\sigma _S=1.0$ et $\sigma _I=0.1$, PSNR=25.6~dB MSSIM=0.25}}}{17}{figure.2.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$\sigma _S=1.0$ et $\sigma _I=0.5$, PSNR=28.0~dB MSSIM=0.36}}}{17}{figure.2.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$\sigma _S=1.0$ et $\sigma _I=1.0$, PSNR=27.9~dB MSSIM=0.36}}}{17}{figure.2.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {$\sigma _S=2.0$ et $\sigma _I=0.1$, PSNR=26.7~dB MSSIM=0.29}}}{17}{figure.2.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(e)}{\ignorespaces {$\sigma _S=2.0$ et $\sigma _I=0.5$, PSNR=27.9~dB MSSIM=0.39}}}{17}{figure.2.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(f)}{\ignorespaces {$\sigma _S=2.0$ et $\sigma _I=1.0$, PSNR=27.5~dB MSSIM=0.38}}}{17}{figure.2.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(g)}{\ignorespaces {$\sigma _S=5.0$ et $\sigma _I=0.1$, PSNR=26.8~dB MSSIM=0.29}}}{17}{figure.2.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(h)}{\ignorespaces {$\sigma _S=5.0$ et $\sigma _I=0.5$, PSNR=26.8~dB MSSIM=0.37}}}{17}{figure.2.4}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(i)}{\ignorespaces {$\sigma _S=5.0$ et $\sigma _I=1.0$, PSNR=25.9~dB MSSIM=0.36}}}{17}{figure.2.4}
+\contentsline {figure}{\numberline {2.5}{\ignorespaces Filtrage par d\IeC {\'e}composition en ondelettes et seuillage dur des coefficients inf\IeC {\'e}rieurs au seuil $T$.}}{18}{figure.2.5}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$T=20$, PSNR=26.9~dB MSSIM=0.30}}}{18}{figure.2.5}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$T=35$, PSNR=27.6~dB MSSIM=0.36}}}{18}{figure.2.5}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$T=70$, PSNR=26.7~dB MSSIM=0.37}}}{18}{figure.2.5}
+\contentsline {figure}{\numberline {2.6}{\ignorespaces Filtrage par NL-means pour diff\IeC {\'e}rentes combinaisons des param\IeC {\`e}tres de similarit\IeC {\'e} $f$ et de non localit\IeC {\'e} $t$.}}{19}{figure.2.6}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$f=2$ et $t=2$, PSNR=28.5~dB MSSIM=0.37}}}{19}{figure.2.6}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$f=2$ et $t=5$, PSNR=28.6~dB MSSIM=0.38}}}{19}{figure.2.6}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$f=5$ et $t=2$, PSNR=29.0~dB MSSIM=0.39}}}{19}{figure.2.6}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {$f=5$ et $t=5$, PSNR=29.0~dB MSSIM=0.40}}}{19}{figure.2.6}
+\contentsline {figure}{\numberline {2.7}{\ignorespaces Filtrage par BM3D, PSNR=29.3~dB MSSIM=0.41}}{19}{figure.2.7}
+\contentsline {figure}{\numberline {2.8}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par analyse simple d'histogramme. Colonne de gauche : image d'entr\IeC {\'e}e. Colonne centrale : histogramme des niveaux de gris. Colonne de droite : r\IeC {\'e}sultat de la segmentation.}}{23}{figure.2.8}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Image initiale comportant deux zones : le fond et le cochon (la cible)}}}{23}{figure.2.8}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {Histogramme des niveaux de gris}}}{23}{figure.2.8}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {Image binaire repr\IeC {\'e}sentant la segmentation. Seuil estim\IeC {\'e} \IeC {\`a} 101 apr\IeC {\`e}s 4 it\IeC {\'e}rations.}}}{23}{figure.2.8}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {Image initiale bruit\IeC {\'e}e}}}{23}{figure.2.8}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(e)}{\ignorespaces {Histogramme des niveaux de gris}}}{23}{figure.2.8}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(f)}{\ignorespaces {Image binaire repr\IeC {\'e}sentant la segmentation. Seuil estim\IeC {\'e} \IeC {\`a} 99 apr\IeC {\`e}s 5 it\IeC {\'e}rations.}}}{23}{figure.2.8}
+\contentsline {figure}{\numberline {2.9}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par simplification de graphe de type \textit {Normalized cut} pour un nombre $s$ de segments variant de 2 \IeC {\`a} 5.}}{25}{figure.2.9}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$s = 2$}}}{25}{figure.2.9}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$s = 3$}}}{25}{figure.2.9}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$s = 4$}}}{25}{figure.2.9}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {$s = 5$}}}{25}{figure.2.9}
+\contentsline {figure}{\numberline {2.10}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme \textit {k-means} pour un nombre $s$ de segments variant de 2 \IeC {\`a} 5. Chaque couleur est associ\IeC {\'e}e \IeC {\`a} un segment. Les couleurs sont choisies pour une meilleure visualisation des diff\IeC {\'e}rents segments.}}{26}{figure.2.10}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$s = 2$}}}{26}{figure.2.10}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$s = 3$}}}{26}{figure.2.10}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$s = 4$}}}{26}{figure.2.10}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {$s = 5$}}}{26}{figure.2.10}
+\contentsline {figure}{\numberline {2.11}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme \textit {mean-shift} pour un rayon de voisinage $r$ de 100, 50, 35 et 25 pixels permettant d'obtenir un nombre $s$ de segments variant respectivement de 2 \IeC {\`a} 5. Le volume minimal admis pour un segment est fix\IeC {\'e} \IeC {\`a} 100 pixels. Chaque couleur est associ\IeC {\'e}e \IeC {\`a} un segment. Les couleurs sont choisies pour une meilleure visualisation des diff\IeC {\'e}rents segments.}}{27}{figure.2.11}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {$r=100 \Rightarrow s = 2$}}}{27}{figure.2.11}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {$r=50 \Rightarrow s = 3$}}}{27}{figure.2.11}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {$r=35 \Rightarrow s = 4$}}}{27}{figure.2.11}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {$r=25 \Rightarrow s = 5$}}}{27}{figure.2.11}
+\contentsline {figure}{\numberline {2.12}{\ignorespaces Segmentation d'une image en niveaux de gris de 128 $\times $ 128 pixels par algorithme dit du \textit {snake}, dans sa version originale. Les param\IeC {\`e}tres d'\IeC {\'e}lasticti\IeC {\'e}, de raideur et d'attraction ont \IeC {\'e}t\IeC {\'e} fix\IeC {\'e}s respectivement aux valeurs 5, 0.1 et 5. }}{28}{figure.2.12}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(a)}{\ignorespaces {Les \IeC {\'e}tats initial et suivant chacune des trois premi\IeC {\`e}res it\IeC {\'e}rations}}}{28}{figure.2.12}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(b)}{\ignorespaces {L'\IeC {\'e}tat du contour apr\IeC {\`e}s la septi\IeC {\`e}me it\IeC {\'e}ration}}}{28}{figure.2.12}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(c)}{\ignorespaces {L'\IeC {\'e}tat du contour apr\IeC {\`e}s la dixi\IeC {\`e}me it\IeC {\'e}ration}}}{28}{figure.2.12}
+\contentsline {subfigure}{\numberline {(d)}{\ignorespaces {L'\IeC {\'e}tat du contour apr\IeC {\`e}s la centi\IeC {\`e}me it\IeC {\'e}ration. C'est le contour final.}}}{28}{figure.2.12}
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