Key points are not available for this paper at this time.
En traitement du signal, les filtres jouent généralement un rôle clé pour éliminer les parties indésirables du signal, comme le bruit aléatoire, ou pour extraire des parties utiles du signal, telles que les composants se situant dans une certaine plage de fréquence pour améliorer la performance et le scénario de débruitage. Cet article présente la mise en œuvre de schémas de filtrage linéaires et non linéaires pour la réduction du bruit et l'amélioration des images. Cela est réalisé en effectuant la convolution d'une image en niveaux de gris avec un filtre masque de tailles multiples à l'aide du logiciel MATLAB. Les filtres moyen et médian sont appliqués sur la même image d'un bruit de sel et de poivre injecté. Selon les résultats, les filtres non linéaires montrent une performance plus prometteuse avec un meilleur rapport signal-bruit de crête (PSNR) par rapport aux filtres linéaires.
Garamanli et al. (Mercredi,) ont étudié cette question.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: