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-L'Ã©tendue des techniques applicables aux images numÃ©riques est aujourd'hui si vaste qu'il serait illusoire de chercher Ã  les dÃ©crire ici de maniÃ¨re exhaustive. Ce chapitre prÃ©sente plus spÃ©cifiquement les algorithmes utilisÃ©s en prÃ©sence d'images (fortement) bruitÃ©es, c'est-Ã -dire prÃ©sentant des distorsions par rapport Ã  la rÃ©alitÃ© \og absolue \fg{} qu'elles reprÃ©sentent. 
+L'Ã©tendue des techniques applicables aux images numÃ©riques est aujourd'hui si vaste qu'il serait illusoire de chercher Ã  les dÃ©crire ici de maniÃ¨re exhaustive. Ce chapitre prÃ©sente plus spÃ©cifiquement les algorithmes utilisÃ©s en prÃ©sence d'images (fortement) bruitÃ©es, c'est-Ã -dire prÃ©sentant une altÃ©ration de la rÃ©alitÃ© \og absolue \fg{} qu'elles reprÃ©sentent. 
 
 Le bruit rend potentiellement dÃ©licate l'extraction des informations utiles contenues dans les images perturbÃ©es ou en complique l'interprÃ©tation, automatisÃ©e ou humaine. 
 L'intuition incite donc Ã  chercher des mÃ©thodes efficaces de prÃ©-traitement rÃ©duisant la puissance du bruit et permettant ainsi  aux traitements de plus haut niveau (comme la segmentation), d'opÃ©rer dans de meilleures conditions.           
 
-Toutefois, il faut Ã©galement considÃ©rer que les opÃ©rations prÃ©alables de rÃ©duction de bruit gÃ©nÃ¨rent des modifications statistiques et peuvent altÃ©rer  les caractÃ©ristiques que l'on cherche Ã  mettre en Ã©vidence grÃ¢ce au traitement principal. En ce sens, il peut Ãªtre prÃ©fÃ©rable de chercher Ã  employer des algorithmes de haut niveau travaillant directement sur les images bruitÃ©es pour en prÃ©server toute l'information, ce qui est le cadre de notre contribution portant sur l'algorithme du \textit{snake} (chapitre \ref{ch-snake}).
+Toutefois, il faut Ã©galement considÃ©rer que les opÃ©rations prÃ©alables de rÃ©duction de bruit gÃ©nÃ¨rent des modifications statistiques et peuvent altÃ©rer  les caractÃ©ristiques que l'on cherche Ã  mettre en Ã©vidence grÃ¢ce au traitement principal. En ce sens, il peut Ãªtre prÃ©fÃ©rable de chercher Ã  employer des algorithmes de haut niveau travaillant directement sur les images bruitÃ©es pour en prÃ©server toute l'information, ce qui est le cadre de notre contribution portant sur un algorithme de segmentation par contour actif polygonal (dit \textit{snake}, voir chapitre \ref{ch-snake}).
 
 De plus, toute opÃ©ration supplÃ©mentaire si basique soit elle, rÃ©duit le temps de traitement disponible pour l'opÃ©ration de haut niveau. En effet, lorsque les images Ã  analyser sont de grande taille,  procÃ©der Ã  un dÃ©bruitage prÃ©alable peut s'avÃ©rer incompatible avec les contraintes de dÃ©bit.
 
-Les images auxquelles nous nous intÃ©ressons sont gÃ©nÃ©ralement les images numÃ©riques allant des images naturelles telles que dÃ©finies par Caselles \cite{Caselles99topographicmaps} aux images d'amplitude issues de l'imagerie radar Ã  ouverture synthÃ©tique (ROS ou en anglais SAR) \cite{cutrona1990synthetic}, de l'imagerie mÃ©dicale Ã  ultrasons (Ã©chographie) ou de la microscopie Ã©lectronique. 
+Les images auxquelles nous nous intÃ©ressons sont gÃ©nÃ©ralement les images numÃ©riques allant des images naturelles telles que dÃ©finies par Caselles \cite{Caselles99topographicmaps} aux images d'amplitude issues de l'imagerie radar Ã  ouverture synthÃ©tique (ROS ou en anglais SAR) \cite{cutrona1990synthetic}, ou de l'imagerie mÃ©dicale Ã  ultrasons (Ã©chographie). 
 Ces dispositifs d'acquisition sont, par essence, gÃ©nÃ©rateurs de bruits divers, inhÃ©rents aux technologies mises en \oe uvre et qui viennent dÃ©grader l'image idÃ©ale de la scÃ¨ne que l'on cherche Ã  reprÃ©senter ou analyser. On sait aujourd'hui caractÃ©riser de maniÃ¨re assez prÃ©cise ces bruits et la section \ref{sec_bruits} en dÃ©taille les  origines physiques ainsi que  les propriÃ©tÃ©s statistiques qui en dÃ©coulent.
 On peut d'ores et dÃ©jÃ  avancer que la connaissance de l'origine d'une image et donc des propriÃ©tÃ©s des bruits associÃ©s qui en corrompent les informations, est un atout permettant de concevoir des techniques de filtrage adaptÃ©es Ã  chaque situation. Quant Ã  la recherche d'un filtre universel, bien qu'encore illusoire, elle n'est pas abandonnÃ©e, tant les besoins sont nombreux, divers et souvent complexes.    
        
