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L’assurance qualité est probablement le problème le plus courant et le plus étudié en traitement d’images. L’image est supposée être corrompue par le bruit impulsionnel. Dans ce livre, l’estimation du bruit dans une seule image est estimée à l’aide de l’algorithme PCA. L’image est divisée en segments et le bruit est estimé par analyse en composantes principales (ACP). Une approche basée sur les contours est utilisée pour la segmentation de l’image. Un modèle est proposé qui l’utilise pour estimer l’écart type du bruit dans une image bruitée. Le modèle RVB sera utilisé pour l’estimation du bruit à partir d’une image. Le bruit est supprimé grâce à une analyse en composantes principales avec une segmentation basée sur les contours. Il fournit l’efficacité de l’estimation et de la suppression du bruit. Ce livre fournit une technique de segmentation efficace pour segmenter les images couleur. Elle offre un bon compromis entre la précision et le temps d’exécution : elle est beaucoup plus rapide que les méthodes et considérablement plus précise que les méthodes. La méthode d’assurance qualité proposée peut être utilisée efficacement dans diverses applications d’image telles que les appareils photo numériques et est supérieure en raison de ses performances et de sa simplicité.
