 |
Karim Achour ; Nadia Zenati ; Oualid Djekoune - Contribution à la restauration d'images par un modèle de réseau de neurones
arima:1829 - Revue Africaine de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées, 22 septembre 2002, Volume 1, 2002 - https://doi.org/10.46298/arima.1829Contribution à la restauration d'images par un modèle de réseau de neuronesArticle
- 1 Laboratoire de Recherche en Intelligence Artificielle [Alger]
La réduction du bruit et du flou est une tâche très importante en traitement d'images. En effet, ces deux types de dégradations sont des composantes indésirables lors des traitements de haut niveau. Dans cet article, nous proposons une méthode d'optimisation basée sur les réseaux de neurones pour résoudre le problème de restauration d'images floues-bruitées. Le réseau de neurones utilisé est le réseau de « Hopfield ». Nous proposons deux algorithmes utilisant deux modes de mise à jour: Un algorithme avec un mode de mise à jour séquentiel et un algorithme avec un mode de mise à jour n-simultanée. L'efficacité de la méthode mise en œuvre a été testée sur divers types d'images dégradées.
Source : HAL:hal-01261702v1
Volume : Volume 1, 2002
Publié le : 22 septembre 2002
Soumis le : 24 mars 2002
Mots-clés : Neural network, Hopfield neural network, modified Hopfield neural network, image restoration, sequential algorithm, n-simultaneous algorithm.,réseaux de neurones,réseau de Hopfield,réseau de Hopfield modifié,restauration d'images,algorithme séquentiel,algorithme n-simultané.,[INFO]Computer Science [cs],[MATH]Mathematics [math]
Statistiques de consultation
Cette page a été consultée 500 fois.
Le PDF de cet article a été téléchargé 692 fois.