Le lissage non linéaire, que nous avons choisi d'implémenter, consiste à déterminer une nouvelle image $v$ la plus proche de l'image originale $f$ minimisant :
\begin{eqnarray}
\displaystyle{J(v) = \frac{1}{2} \int_{\Omega} |v-f|^2 d\Omega
+ \frac{\varepsilon_2}{2} \int_{\Omega} \sqrt{1 + a ~ |\nabla v|^2} d\Omega}.
\end{eqnarray}
Cela permet de lisser les zônes ayant des contours considérés comme faibles ou insignifiants, tout en "renforcant" les contours considérés comme importants.
La méthode du Serpent [1][2][3] permet de localiser avec précision les contours importants d'une image (contour actif). Son implémentation utilise les travaux d'O. Daniel [4].
L' application android a été développée en python utilisant du C/C++, le package kivy et a été finalisée au sein de l'environnement "python for android" [5].
- [1] CSC110 : traitements numériques des images - unité d'enseignement Cnam,
- [2] Ph. Destuynder - Analyse et traitement des images numériques - Hermes, 2006 => accès à l’ouvrage,
- [3] O. Wilk - Traitement numérique pratique des images - 2010 => accès à l’ouvrage,
- [4] rapport de mémoire Cnam de O. Daniel - Mém. d'ing. Cnam, 2009 ,
- [5] rapport de stage de M. Nowakowski, 2014.