[FR]
Ce projet s'inscrit dans le contexte de la matière traitement d'images en M2 IMAGINE. C'est un projet réalisé en binôme aléatoire, il a été réalisé en c++ et l'interface a été réalisé avec QT.
Le but : réaliser des algorithmes de débruitages d'images
Nous avons ainsi commencé par développer des algorithmes pour bruiter nos images, nous avons pour cela réalisé du bruit gaussien, impulsif, poivre et sel, speckle et poisson. Pour débruiter nos images, nous avons réalisé des algorithmes comme le filtre moyenneur, le filtre médian, le filtre gaussien, et l'algorithme non local means. Enfin, pour débruiter nos images et comparer les méthodes dites traditionnelles et les réseaux de neurones, nous avons utilisé le réseau de neurones Restormer. C'est un réseau de neurones utilisé pour restaurer les images.
[EN]
This project is part of the image processing course in the M2 IMAGINE program. It was completed by a randomly assigned pair, using C++, and the interface was created with QT.
The goal : to develop image denoising algorithms
We started by developing algorithms to add noise to our images, creating Gaussian noise, impulse noise, salt-and-pepper noise, speckle noise, and Poisson noise. To denoise our images, we implemented algorithms such as the averaging filter, the median filter, the Gaussian filter, and the non-local means algorithm. Finally, to denoise our images and compare traditional methods with neural networks, we used the Restormer neural network. It is a neural network used for image restoration.