Le bruit est un probl?me majeur observ? lors du traitement des images dans les applications de traitement d'images. Ces niveaux de bruit doivent ?tre pr?dits et, apr?s estimation, ?tre r?duits ? un certain niveau maximum d?clin?. Nous ne pouvons pas structurer compl?tement des images sans bruit mais nous pouvons am?liorer la qualit? des images en estimant ces bruits. L'approche propos?e est une mani?re innovante d'estimer et de supprimer le bruit trouv? par observation pendant le traitement des images. L'approche de l'analyse en composantes principales (ACP) est suivie pour supprimer le bruit en l'estimant, ce qui peut ?tre fait en suivant l'une des techniques statistiques qui sont fr?quemment utilis?es dans le traitement du signal pour la r?duction de la dimension des donn?es ou pour la corr?lation des donn?es. Dans l'analyse en composantes principales, les blocs d'image sont r?organis?s en vecteurs et la matrice de covariance de ce vecteur est calcul?e. Ensuite, en s?lectionnant les valeurs propres de la matrice de covariance qui correspondent uniquement au bruit. Avec l'aide de la moyenne des valeurs propres, nous sommes en mesure d'estimer le bruit pr?sent dans l'image, pour l'estimation du bruit dans l'image, nous prenons juste une r?gion partielle de l'image afin qu'il soit plus facile pour nous de la r?duire en utilisant la fonction de d?bruitage.
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