Architecture VLSI pour la suppression du bruit d'impulsion dans les images

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Details

Le traitement d'images est largement utilisé dans de nombreux domaines tels que l'imagerie médicale, les techniques de numérisation, les techniques d'impression, la reconnaissance des plaques d'immatriculation, la reconnaissance des visages, etc. Les images sont souvent corrompues par des bruits impulsionnels lors de leur acquisition et de leur transmission. Ce bruit peut sérieusement affecter les performances des techniques de traitement d'images. Le bruit impulsionnel peut être classé en deux catégories : Le bruit impulsionnel à valeur fixe (Salt-and-Pepper) et le bruit impulsionnel à valeur aléatoire. Dans le bruit impulsionnel à valeur fixe, les valeurs sont soit 0 soit 255 pour les images en niveaux de gris. Dans le bruit impulsionnel à valeur aléatoire, les valeurs sont comprises entre 0 et 255 pour les images en niveaux de gris. Ce projet se concentre sur l'élimination du bruit en poivre et sel de l'image corrompue. Pour cela, un schéma de débruitage efficace et une architecture VLSI à faible coût et à faible complexité sont proposés. La technique Average Median Decision- Tree-Based Denoising Method (AMDTBDM) consiste en un détecteur de bruit impulsionnel pour détecter les pixels bruyants, et un filtre médian moyen pour reconstruire les valeurs d'intensité des pixels bruyants.

Autorentext

Subhashini Uvaraj e Arthi Rangaraj lavorano attualmente come professori aggiunti presso il KIT-Kalaignarkarunanidhi Institute of Technology, Coimbatore-India. Sono versatili nell'insegnamento sia UG che PG, hanno conseguito la laurea in ECE e il master in VLSI Design. Sono membri di vari organismi professionali come ISRD, IAENG, ISTE e SDIWC.

Weitere Informationen

  • Allgemeine Informationen
    • Sprache Französisch
    • Autor Subhashini Uvaraj , Arthi Rangaraj
    • Titel Architecture VLSI pour la suppression du bruit d'impulsion dans les images
    • Veröffentlichung 15.06.2022
    • ISBN 6204859994
    • Format Kartonierter Einband
    • EAN 9786204859996
    • Jahr 2022
    • Größe H220mm x B150mm x T5mm
    • Gewicht 131g
    • Anzahl Seiten 76
    • Herausgeber Editions Notre Savoir
    • GTIN 09786204859996

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