Image Restoration by Filtering (Perona-Malik Model)

Abstract

Image restoration refers to a group of methods or techniques that aim to eliminate or reduce the degradations that occurred in obtaining the digital image. In order to solve the problem of image degradation, we choose the Perona-Malik model, which is effective in eliminating noise while preserving edges and important information. To better represent the results, we implemented the restoration‟s Perona-Malik process on a graphical interface and find out the correct values for its parameters. Also integrate several filters for a better comparison. We used the PSNR, SSIM and FSIM performance metrics to measure the quality of the resulting image and make the comparison. The quantitative results on noisy images prove the effectiveness and robustness of the method discussed compared to advanced methods. Noise is removed while edges and structural details are preserved.

La restauration d'image fait référence à un groupe de méthodes ou de techniques qui visent à éliminer ou à réduire les dégradations qui se sont produites lors de l'obtention de l'image numérique. Afin de résoudre le problème de la dégradation de l'image, nous choisissons le modèle Perona-Malik, qui est efficace dans l'élimination du bruit tout en préservant les bords et les informations importantes. Pour mieux représenter les résultats, nous avons implémenté le procédé Perona-Malik de la restauration sur une interface graphique et en découvrons les bon valeurs pour ces paramètres. Intégrez également d‟autres modèles de pointe pour une meilleure comparaison. Nous avons utilisé les métriques de performances PSNR, SSIM et FSIM pour mesurer la qualité de l'image obtenue et faire la comparaison. Les résultats quantitatifs sur des images bruyantes prouvent l'efficacité et la robustesse de la méthode discutée par rapport aux méthodes de pointe. Le bruit est supprimé tandis que les bords et les détails structurels sont préservés.