Digital image processingDigital image processing is the use of a digital computer to process s through an algorithm. As a subcategory or field of digital signal processing, digital image processing has many advantages over . It allows a much wider range of algorithms to be applied to the input data and can avoid problems such as the build-up of noise and distortion during processing. Since images are defined over two dimensions (perhaps more) digital image processing may be modeled in the form of multidimensional systems.
Loi inverse-gaussienne généraliséeEn théorie des probabilités et en statistique, la loi inverse-gaussienne généralisée (GIG, pour generalized inverse Gaussian distribution en anglais) est une loi de probabilité continue qui généralise la loi inverse-gaussienne en introduisant un troisième paramètre. Cette loi est utilisée, par exemple, en géostatistique, en hydrologie ou en finance. Elle a été initialement proposée par le statisticien et hydrologue Étienne Halphen, puis la loi a été popularisée par qui lui a donné son nom, ainsi que par , la loi est également connue sous le nom de loi de Sichel.
Edge-preserving smoothingEdge-preserving smoothing or edge-preserving filtering is an technique that smooths away noise or textures while retaining sharp edges. Examples are the median, bilateral, guided, anisotropic diffusion, and Kuwahara filters. In many applications, e.g., medical or satellite imaging, the edges are key features and thus must be preserved sharp and undistorted in smoothing/denoising. Edge-preserving filters are designed to automatically limit the smoothing at “edges” in images measured, e.g., by high gradient magnitudes.
Débruitage par patchsLe débruitage par morceaux (patchs) est une technique de débruitage d'image utilisant l'algorithme de réduction du bruit numérique appelé en Anglais "non-local means". Contrairement aux filtres habituels qui réalisent une moyenne des valeurs du groupe de pixels localisés autour d'un pixel cible afin de réduire le bruit, le filtre "non-local means" réalise une moyenne de la totalité des valeurs des pixels contenus dans l'image, pondérées en fonction de leur similarité avec le pixel cible.
Nuisance parameterIn statistics, a nuisance parameter is any parameter which is unspecified but which must be accounted for in the hypothesis testing of the parameters which are of interest. The classic example of a nuisance parameter comes from the normal distribution, a member of the location–scale family. For at least one normal distribution, the variance(s), σ2 is often not specified or known, but one desires to hypothesis test on the mean(s).
Image gradientAn image gradient is a directional change in the intensity or color in an image. The gradient of the image is one of the fundamental building blocks in . For example, the Canny edge detector uses image gradient for edge detection. In graphics software for , the term gradient or color gradient is also used for a gradual blend of color which can be considered as an even gradation from low to high values, as used from white to black in the images to the right. Another name for this is color progression.
