Bruit poivre et sel

Le bruit poivre et sel également appelé bruit impulsionnel est une altération aléatoire que subit une image numérique, faisant passer l'intensité de certains pixels (répartis d'une manière aléatoire dans l'image) à la valeur minimum ou maximum de la plage dynamique du pixel, respectivement 0 et 255 dans le cas d'une image numérique codée en 8-bits^[1]. Cela se traduit dans le cas d'une photo numérique par l'apparition de pixels noirs et blancs comme le montre la figure ci-contre, d’où l’appellation bruit poivre et sel du bruit.

Image numérique contenant du bruit poivre et sel.

Source du bruit poivre et sel

Le bruit poivre et sel qui apparaît dans une image numérique est dû soit à des erreurs de transmission de données^[2], soit au dysfonctionnement ou à la présence de particules fines sur les éléments du capteur de la caméra^[2] ou à des emplacements mémoire défectueux dans le matériel^[3].

Caractérisation du bruit poivre et sel sur une image numérique

Le bruit poivre et sel suit une distribution de Poisson donnée par^[4] :

$${\displaystyle p(k)={\frac {e^{-\lambda }{\lambda ^{k}}}{k!}}}$$

ou ${\displaystyle p(k)}$est la probabilité d'avoir ${\displaystyle k}$ pixels affectés par le bruit dans une fenêtre d'une certaine dimension. et ${\displaystyle \lambda }$ est le nombre moyen de pixels affecté dans une fenêtre de la même taille qui est aussi la variance de la distribution de Poisson.

Filtrage du bruit poivre et sel

Afin de filtrer un bruit numérique d'une image on fait appel a des algorithmes de filtrage, le type de filtre dépend de le technique d'acquisition de l'image. Plusieurs travaux ont exploré cette thématique et il s’avère que le filtre médian donne de bons résultats pour filtrer le bruit poivre et sel^[5],[6].

Notes et références

1. (en) Rafael C. González et Richard E. Woods, Digital Image Processing (2nd Edition), New Jersey, Prentice Hall, 15 janvier 2002, 793 p. (ISBN 0-201-18075-8), p. 226
2. Maïtine Bergounioux, Introduction au traitement mathématique des images : méthodes déterministes, vol. 76, Berlin, Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg, coll. « Mathématiques et Applications », 2015, 241 p. (ISBN 978-3-662-46538-7 et 9783662465394, DOI 10.1007/978-3-662-46539-4, lire en ligne)
3. (en) Hanafy M. Ali, « MRI Medical Image Denoising by Fundamental Filters », dans High-Resolution Neuroimaging - Basic Physical Principles and Clinical Applications, InTech, 14 mars 2018 (ISBN 9789535138655, DOI 10.5772/intechopen.72427, lire en ligne)
4. (en) « Image Enhancement », dans Image Processing: The Fundamentals, John Wiley & Sons, Ltd, 27 janvier 2011 (ISBN 9781119994398, DOI 10.1002/9781119994398.ch4, lire en ligne), p. 293–394
5. (en) DIGITAL IMAGE PROCESSING, Tata McGraw-Hill Education, 2009, 723 p. (ISBN 978-1-259-08143-9, présentation en ligne), p. 272
6. (en) E. Balamurugan, P. Sengottuvelan et K. Sangeetha, « An Empirical Evaluation of Salt and Pepper Noise Removal for Document Images using Median Filter », International Journal of Computer Applications, vol. 82, n^o 4,‎ 15 novembre 2013, p. 17–20 (DOI 10.5120/14104-2139, lire en ligne, consulté le 22 février 2019)

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